1. 本选题研究的目的及意义
目标跟踪作为计算机视觉领域中的一个重要研究方向，近年来随着深度学习技术的快速发展取得了显著的进展。
研究目的：本研究旨在深入探讨深度学习在目标跟踪领域的应用，探索如何利用深度神经网络强大的特征表示能力和学习能力，提高目标跟踪算法的精度、鲁棒性和实时性。
研究意义：目标跟踪技术在智能监控、自动驾驶、机器人视觉导航、人机交互等领域具有广泛的应用前景。
2. 本选题国内外研究状况综述
目标跟踪领域的研究一直备受关注，近年来，深度学习的引入为目标跟踪技术带来了新的突破。
国内研究现状：国内学者在深度学习目标跟踪方面取得了一系列成果。
例如，一些研究利用深度卷积神经网络提取目标的鲁棒特征，提高了跟踪算法在复杂场景下的性能；另一些研究则探索了深度强化学习在目标跟踪中的应用，实现了端到端的跟踪模型训练。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
主要内容:1.深入研究目标跟踪的基本概念、评价指标和常用数据集，分析传统目标跟踪方法的优缺点以及深度学习方法的优势。
2.系统地研究基于深度学习的目标跟踪算法，包括但不限于基于卷积神经网络的目标跟踪算法、基于循环神经网络的目标跟踪算法、基于孪生网络的目标跟踪算法、以及基于强化学习的目标跟踪算法等。
3.针对现有深度学习目标跟踪算法中存在的问题，探索改进方案，例如设计更有效的网络结构、提出更鲁棒的损失函数等，以提高算法的性能。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法和步骤：1.文献调研：查阅国内外相关文献，了解目标跟踪领域的最新研究进展，特别是深度学习在目标跟踪中的应用现状、存在问题及发展趋势。
2.算法研究：深入研究各种基于深度学习的目标跟踪算法，包括其基本原理、网络结构、优缺点等，并分析其在不同场景下的适用性。
3.实验设计：选择合适的目标跟踪数据集，设计科学合理的实验方案，包括数据集划分、参数设置、评价指标选择等。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于：1.提出一种基于深度学习的新型目标跟踪算法，该算法结合了多种深度学习技术，例如卷积神经网络、循环神经网络、注意力机制等，能够更好地应对目标跟踪中的各种挑战，如目标遮挡、光照变化、尺度变化等。
2.设计一种新的损失函数，用于优化目标跟踪模型的训练过程，以提高算法的鲁棒性和准确性。
3.在公开数据集上进行实验，验证所提算法的有效性，并与现有算法进行比较，证明其优越性。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1. 王天瑞,赫然,王鹏,等.基于深度学习的目标跟踪算法综述[J].软件学报,2021,32(7):2019-2052.
2. 刘峰,李绍滋,徐金东.目标跟踪算法综述[J].电子学报,2021,49(10):2081-2102.
3. 程建,杨晨,王春晓,等.基于深度学习的目标跟踪算法研究进展[J].控制与决策,2020,35(12):2745-2760.
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