1. 毕业设计（论文）的内容和要求
本系统的主要设计任务是设计一个目标特征追踪与定位系统，该系统能够完成根据用户提供的视频和图像信息提取相关特征，基于特征判断视频源中目标对象的位置。
系统能够对定位到的信息进行最终并锁定行动轨迹，完成识别和预警的功能。
2. 实验内容和要求
视频特征定位需要克服的几个关键技术点包括： 1）由于视频数据源中的目标对象可能处在不断移动的状态，信息建模、特征提取等环节需要非常大的计算量； 2）视频源中的数据受复杂环境的影响比较大，特别是运动目标会造成与周围其他物体的重合，这些可能会影响目标特征信息的准确度； 3）运动轨迹判定比较容易受到场景因素的干扰，需要采用机器学习等方法对目标对象移动轨迹做出学习预判，此外，系统需要提供信息预警机制。
针对这些难点，本项目在开发过程中必须解决目标轮廓特征提取、对象定位和信息预警等相关的技术难题。
3. 参考文献
[Acharya05]T.Acharya and A.Ray,Image Processing:Principles and Applications,New York:Wiley,2005. [Bishop07]C.M.Bishop,Pattern Recogination and Machine Learning ,New York:Springer Verlag,2007. [Papoulis62]A.Papoulis,The Fourier Integral and Its Applications New York:McGraw-Hill,1962. Z.Kalal, K. Mikolajczyk, and J. Matas.Forward-Backward Error: Automatic Detection of Tracking Failures[J] .International Conference on IEEE, 2010, 20;2756-2759. J. Davis, V. Sharma. Robust background substraction for Person Dectection in Thermal Imagery[J]. IEEE Computer Vision and Pattern Recognition, 2004:128-135. 于仕琪，刘瑞祯. Learning OpenCV Computer Vision with the OpenCV Library.清华大学出版社. 熊倩. 基于OpenCV的运动目标检测与跟踪算法研究[D].武汉理工大学.2014.
4. 毕业设计（论文）计划
2022.12.10-2022.12.25 毕业设计选题及需求调查。
2022.12.26-2022.1.15 学习OpenCV及划分功能模块。
2022.1.16-2022.4.13 完成系统设计、调试，完善系统。
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