1. 题目来源
多目标跟踪技术作为计算机视觉领域中的一个重要研究方向，近年来受到越来越广泛的关注。
随着深度学习技术的飞速发展，其强大的特征提取和目标表征能力为多目标跟踪提供了新的思路和方法，推动了该领域的技术进步。
选择“基于深度学习的多目标跟踪方法”作为论文题目，主要基于以下原因：
1.社会价值：多目标跟踪技术在智能监控、自动驾驶、机器人导航等领域有着广泛的应用前景。
2. 应完成的主要内容
本论文应完成的主要内容包括：
1.对多目标跟踪技术和深度学习的相关理论基础进行研究，包括目标检测算法、深度学习基础、常用的多目标跟踪评价指标等。
2.对现有的基于深度学习的多目标跟踪方法进行综述和分析，比较不同方法的优缺点，并总结其发展趋势。
3.设计并实现一种基于深度学习的多目标跟踪方法，包括目标检测网络的设计与实现、数据关联算法的设计与实现、轨迹管理模块的设计与实现等。
3. 基本要求及完成的成果形式
1.基本要求:论文应具备清晰的逻辑结构、严谨的论述和准确的表达。
论文应充分体现作者的独立思考和研究能力，能够对相关文献进行深入分析和crítica。
论文应严格遵守学术规范，杜绝任何形式的抄袭和剽窃行为。
4. 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
5. 参考文献（20个中文5个英文）
1.邢蕾,田学隆,王蒙蒙,等.基于深度学习的多目标跟踪算法综述[J].计算机科学,2022,49(12):132-146.
2.李健,黄文超,祝世雄.深度学习目标跟踪综述[J].智能系统学报,2021,16(03):401-413.
3.李亚峰,杨佳嘉,唐振华,等.基于深度学习的多目标跟踪算法研究进展[J].智能技术与应用,2022,2(02):111-117.
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