1. 毕业设计（论文）主要内容：

自上世纪中期，运动目标跟踪的概念被提出之后，运动目标检测与跟踪技术得到迅速发展和广泛应用。九十年代以来，基于视频的目标跟踪方法研究也逐渐增多。由于实际跟踪环境复杂多变，被跟踪运动目标模型不确定等因素，运动目标视觉跟踪技术成为计算机视觉研究领域中十分有挑战性的研究内容之一。随着深度学习自2012年alexnet提出的不断发展，目标视觉跟踪也结合深度学习有了新的发展，结合卷积神经网络的目标视觉跟踪提升了跟踪的准确度的同时，保持了一定的快速性。本选题基于多域卷积神经网络，建立目标视觉跟踪算法，并尝试应用于交通视频车辆监控跟踪。具体设计内容包括：

1）广泛阅读相关文献，了解目标视觉跟踪的基本概念、发展历史及算法原理；

2）了解目标视觉跟踪算法经典模型，掌握视觉跟踪基本原理，以及深度学习相关原理与算法；

2. 毕业设计（论文）主要任务及要求

1）围绕毕业设计内容，广泛阅读中英文文献与书籍，完成开题报告一份；

2）翻译相关英文文献资料，翻译量约5000汉字；

3）通过广泛的文献查阅，了解目标视觉跟踪的基本概念、发展历史及算法原理，分析比较之前视觉跟踪算法；

3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排

第1-2周 确定选题，英文文献翻译

第3-4周 查阅文献，撰写开题报告

4. 主要参考文献

[1] hares, saffari a, torr p h s. struck: structured output tracking with kernels[j].ieee transactions on pattern analysis amp; machine intelligence, 2016,38(10):2096.

[2] nam h, han b. learningmulti-domain convolutional neural networks for visual tracking[c]// computervision and pattern recognition. ieee, 2016:4293-4302.

[3] 高琳,王俊峰,范勇,等.基于卷积神经网络与一致性预测器的鲁棒视觉跟踪[j/ol].激光与光电子学进展,2017 (09):1-15.