1. 本选题研究的目的及意义
随着互联网和多媒体技术的快速发展，视频数据呈现爆炸式增长，如何从海量视频数据中快速、准确地获取目标物体的信息成为了计算机视觉领域的研究热点。
视频流中物体的识别与定位作为视频内容理解的关键技术之一，在智能监控、自动驾驶、机器人视觉等领域具有广泛的应用前景和巨大的应用价值。
本选题研究旨在探索高效、鲁棒的视频流物体识别与定位方法，提高识别精度和定位准确性，为相关应用提供技术支撑。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，视频目标识别与定位技术取得了显著的进展，涌现了许多优秀的研究成果，但也面临着一些挑战。
国内方面，清华大学、北京大学、中国科学院自动化研究所等高校和科研机构在视频目标识别与定位方面开展了深入的研究，并在目标检测、跟踪、识别等方面取得了突破性进展。
例如，清华大学的研究团队提出了基于深度学习的视频目标检测算法，在公开数据集上取得了领先的性能；中国科学院自动化研究所的研究人员提出了一种基于时空注意力机制的视频目标跟踪算法，有效地提高了跟踪的鲁棒性。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题研究的主要内容包括以下几个方面:
1. 主要内容
1.视频流物体特征提取研究:研究高效、鲁棒的物体特征提取方法，能够有效地表征物体的运动信息和外观特征。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论研究和实验研究相结合的方法，逐步推进研究工作。
1.文献调研阶段：广泛查阅国内外相关文献，了解视频流物体识别与定位领域的最新研究进展、主要方法和技术难点，为研究方案的设计提供参考依据。
2.算法设计与实现阶段：-研究和分析现有的视频流物体特征提取方法，设计高效、鲁棒的特征提取算法，并进行实验验证。
5. 研究的创新点
本研究力争在以下几个方面有所创新:
1.提出一种高效、鲁棒的视频流物体特征提取方法，能够有效地融合物体的时空信息，提高特征的表达能力，进而提升物体识别和定位的精度。
2.构建一个基于深度学习的视频流物体识别与定位模型，能够有效地处理视频流数据中的复杂场景，例如光照变化、遮挡、背景干扰等，提高模型的鲁棒性和泛化能力。
3.设计一种轻量级的视频流物体识别与定位方法，降低算法复杂度，提高处理速度，使其能够在资源受限的设备上运行，例如移动设备、嵌入式设备等。
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] 刘伟,谢维娜,王鹏,等. 基于深度学习的视频多目标跟踪算法综述[J]. 电子学报,2021,49(03):522-538.
[2] 王文冠,王坤,徐晓丹. 基于改进YOLOv3的视频多目标跟踪算法[J]. 计算机应用,2021,41(02):443-449.
[3] 张志强,徐金洲. 基于深度学习的视频目标检测与跟踪综述[J]. 计算机工程与应用,2020,56(15):1-13.
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