1. 研究目的与意义（文献综述）

1.1 研究目的

随着alphago挑起的人机大战席卷全球，人工智能已经成为当今最火热的领域。计算机视觉作为人工智能的一部分，也引起了人们的高度关注。

目标跟踪是计算机视觉中的一项重要任务, 是指对图像序列中的目标状态进行持续推断的过程，其任务在于通过在视频的每一帧中定位目标, 以生成目标的运动轨迹, 并在每一时刻提供完整的目标区域。

光流场是空间中物体运动的运动场在图像平面上的对应体现，可用来做对空间中的真实运动做近似估计。光流场不仅携带了物体的运动信息，还携带了运动物体三维结构的信息。目前，光流法在目标跟踪领域具有极其重要的基础地位。

2. 研究的基本内容与方案

(1) 基本内容
1.阐述粒子滤波、meanshift跟踪、光流法等方法的基本原理和优缺点；
2.分析主流的Lucas-Kanade、Horn-Schunck、Farneback等光流算法；
3.基于opencv实现上述光流法进行运动目标跟踪；
4.对实验结果进行分析比较。
(2) 研究目标
1.通过光流计算的理论分析，实现光流法的设计；
2.使用 java openCV 实现算法的代码实现；
3.在一定的硬件基础上完成算法的实现，进行评估、完善
(3) 技术方案
1.首先对图像序列进行图像预处理，降低图像中的各种干扰和噪声的污染；
2.然后对预处理完的图像进行角点检测获取图像中的特征点（可采用Harris角点检测）；
3.将检测输出的角点进行光流计算，提取出角点的光流。光流计算法可以采用Lucas – Kanado 光流法，采用图像金字塔的思路来满足光流计算的约束条件；
4.将提取的角点光流进行聚类运算，提取出运动目标的角点光流；
5.利用光流场中目标上点的角点光流，得出后一帧图像中点的对应关系；
6.下一帧的图像也做1—4处理，与对应关系进行点的匹配，匹配的角点光流与前一帧对应的角点光流可以得出目标的运动参数，进而可以得到目标的运动轨迹。

3. 研究计划与安排

第1－4周：查阅相关文献资料，明确研究内容，了解研究各种光流算法及其特点的调研。确定方案，完成开题报告。

第5－8周：根据算法所需要达到的要求，完成算法的理论分析。

第9－12周：将理论分析后的算法进行编程实现，在通用cpu的计算机上进行模拟测试，验证是否满足要求。完成论文初稿。

4. 参考文献（12篇以上）

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