1. 研究目的与意义
近年来,由于计算机的广泛应用、新理论新技术和器件的研发，现代技术的发展发生了根本性的变革。
数字视频技术发展日新月异，在人们的日常生活中占据了很大地位，在军事、医疗、教育、公安等各个专业领域也起到了重要作用.视频对象检测和跟踪的相关研究便是数字视频技术的一个分支，在智能监控、人机交互、身份识别等方面具有广泛的应用前景和商业价值。
目标的检测与跟踪技术从军事领域到交通、遥感等民用领域,都得到了广泛的应用。
2. 课题关键问题和重难点
1.测试素材的选取 （1）参考相关文献后，考虑到课题中的雷达信号的跟踪目标视频难以获取 ，因此考虑用红外弱小目标替代 （2）如何将视频分解成多帧系列的图片，方便处理以及提取目标信息 （3）获取从视频中分解的多帧图片后，由于目标的微弱性和运动规律的机动性这两个特性的结，使得探测的灵敏度也大为降低，如何定位到想要的微小信号目标成为了一大难点。
（4）图片中对各种模糊的目标在选择的时候要尽量较少，对素材选择存在很大的难度2.算法的选取（1）对各种算法进行比较与学习（2） 选择背景差分和卡尔曼结合的方法对视频图像进行处理 （3） 利用形态学方面的知识进行视频图像中微小干扰以及模糊目标的去除，对指定目标的跟踪存在一定的难度，包括微小尺度的衡量3.对程序进行仿真测试与调试
3. 国内外研究现状（文献综述）
微小目标的检测长期以来是计算机视觉中的一个难点和研究热点。
在深度学习的驱动下，微小目标检测已取得了重大突破，并成功应用于国防安全、智能交通和工业自动化等领域。
为了进一步促进微小目标检测的发展，我们对微小目标检测算法进行了全面学习，并对已有算法进行了归类、分析和比较。
4. 研究方案
实现方案如下几个部分，即：第一步设计总方案，寻找符合实验的相关红外素材。
对于视频素材的处理，首先，输入红外弱小目标的测试视频。
然后，对视频进行分帧，提取背景帧图片，进行相应的图像预处理，包括图像增强，灰度化，尺度归一化等操作。
5. 工作计划
2022-2022-1学期第15-16周完成选题，查阅相关资料，进行相关技术的了解；第17-18周与导师沟通进行课题总体规划；第19周阅读相关文献与资料，理解有关内容；搭建开发环境，列出开题报告大纲。
2022-2022-2学期第1周接收任务书，下载安装所需要的软件，学习相关基础性知识；第2周翻译相关英文资料，提交拟完成课题的方案，完成开题报告；第3周采集合适视频作为合适的素材内容；通过实例进行理解和学习；第4周提取视频背景，运用背景作差的方法进行视频中运动目标的提取，进行运动目标的初定位；第5周总结出现的问题，查找相关资料并及时调整完善; 结合形态学的方法进行干扰面积的滤波；第6周完成目标的预测，跟踪监测；第7周程序调制与验证，进行仿真调试；第8周GUI界面的设计和制作；第9周程序调试与验证，完成论文大纲，并提交给指导老师审阅；第10周进行毕业设计论文写作，接受答辩资格审查；第11周评阅教师评阅论文，学生准备参加答辩；第12周在教师的指导下对撰写的论文进行修改，提交论文终稿及合格的论文检测报告、毕业设计（论文）资料装袋；第13-14周：筹备毕业答辩相关事宜，制作参加毕业答辩的演示课件。
参加毕业答辩，并提交全部文档和成果材料。
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