基于稀疏表示的多源目標融合跟蹤方法研究的開題報告開題報告題目：基于稀疏表示的多源目標融合跟蹤方法研究一、課題背景在現代信息化環境下，目標跟蹤技術已經廣泛應用于監控、軍事、交通等領域。當前，單一的傳感器已經無法滿足多種復雜應用情景下的跟蹤需求，因此需要對多個傳感器進行融合，提升跟蹤性能和效果。然而，不同傳感器采集的數據具有時空上的異構性和差異性，這就需要研究多源目標融合跟蹤方法，提升跟蹤精度和整體效果。二、研究內容本研究將基于稀疏表示的多源目標融合跟蹤方法，采用傳統的稀疏表示算法并結合深度學習技術進行研究，旨在提升多源目標跟蹤的精度和效果。具體研究內容包括：1.分析多源目標跟蹤存在問題和研究現狀，明確研究手段和方向。2.研究基于稀疏表示的多源目標跟蹤方法，介紹稀疏性的概念和算法。3.結合深度學習技術，設計基于稀疏表示的多源目標跟蹤模型。4.設計實驗，在仿真場景和實際應用場景中進行測試，并分析實驗結果。三、研究意義本研究旨在解決多源目標跟蹤中存在的異構性和差異性問題，提升跟蹤精度和效果。研究成果對于實現多源目標跟蹤的智能化和自動化具有重要的參考價值和應用前景。同時，該研究對于推動多源信息融合在跟蹤領域的進一步發展也具有重要意義。四、研究方法本研究采用文獻調研和實驗研究相結合的方法。首先進行文獻調研，了解目前多源目標跟蹤的研究現狀和存在問題，明確研究方向和手段。然后設計和實現基于稀疏表示和深度學習的多源目標跟蹤算法，并在仿真和實際場景中進行實驗測試。最后對實驗結果進行分析和總結，驗證研究成果的有效性和可行性。五、預期成果本研究的預期成果包括：1.研究并解決多源目標跟蹤存在的異構性和差異性問題，提升跟蹤效果和精度。2.設計和實現基于稀疏表示和深度學習的多源目標跟蹤算法，并進行仿真和實際場景的實驗測試。3.驗證算法的有效性和可行性，對多源目標跟蹤技術的發展做出貢獻。六、進度安排本研究計劃在三年時間內完成，具體進度安排如下：第一年：進行文獻調研和算法分析，并完成算法的初步設計和實現。第二年：進行仿真實驗和驗證算法的有效性和可行性，并進行算法的優化和改進。第三年：進行實際應用場景的測試和驗證，總結分析實驗結果，并完成研究論文的撰寫和發表。七、參考文獻[1]張云濤,于思奇.目標檢測與跟蹤技術研究綜述.計算機工程與應用,2018,54(10):22-27.[2]WuZ,ZhangY,WangY,etal.Asparsity-basedmultiplepedestriantrackingmethod.PatternRecognition,2016,60:220-232.[3]ChangX,LiangD,HuangY.Multi-modalfusionforRGB-Dpersonre-identification[J].JournalofComputerScienceandTechnology,2019,34(3):630-641.[4]WeiJ,LiX,ZhangQ,etal.Advancesinmulti-sourcedatafusion:concept