基于无迹卡尔曼滤波的目标跟踪开题报告

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的关键课题，近年来在自动驾驶、智能监控、机器人导航等领域展现出巨大应用潜力，其研究意义日益凸显。

本选题旨在深入研究基于无迹卡尔曼滤波的目标跟踪算法，并对其进行改进和优化，以提高跟踪精度、鲁棒性和实时性。

1. 研究目的

2. 本选题国内外研究状况综述

目标跟踪作为计算机视觉领域的研究热点，长期以来受到国内外学者的广泛关注。

近年来，随着传感器技术、计算机技术和人工智能技术的快速发展，目标跟踪技术取得了显著进步，并涌现出许多新的算法和应用。

1. 国内研究现状

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究的主要内容包括以下几个方面：
1.深入研究目标跟踪的基本理论和常用算法，分析各种算法的优缺点和适用场景，为基于无迹卡尔曼滤波的目标跟踪算法设计奠定理论基础。

2.深入研究无迹卡尔曼滤波算法的原理、流程和特点，分析其在目标跟踪中的应用优势和局限性，为后续算法改进提供理论依据。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、算法设计、仿真实验和结果分析相结合的研究方法，逐步深入地开展研究工作。

首先，将进行文献调研，深入研究目标跟踪的基本理论、国内外研究现状、无迹卡尔曼滤波算法的原理和应用，为算法设计奠定理论基础。

其次，将根据目标跟踪的特点和无迹卡尔曼滤波算法的特性，建立目标运动模型和观测模型，设计基于无迹卡尔曼滤波的目标跟踪算法，并对算法的性能进行理论分析。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于：
1.提出一种改进的无迹卡尔曼滤波目标跟踪算法，针对传统算法的不足，结合自适应滤波、多模型融合等技术，提高算法的跟踪精度、鲁棒性和实时性。

2.通过仿真实验，对改进算法的性能进行评估，与其他常用目标跟踪算法进行对比分析，验证改进算法的有效性和优越性。

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] 赵春晖,刘勇,司书伟,等.基于改进untrac的auv协同目标跟踪方法[j].中国惯性技术学报,2023,31(01):75-82.

[2] 刘凯,郭英,张合,等.基于改进无迹卡尔曼滤波的cmos目标跟踪算法[j].液晶与显示,2022,37(10):1523-1533.

[3] 吴玉成,王兴,谢文俊,等.基于改进无迹卡尔曼滤波的无人机目标跟踪算法[j].电子测量技术,2022,45(19):127-132.