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智能监控系统中多目标检测与跟踪技术的研究的任务书
任务书
题目：智能监控系统中多目标检测与跟踪技术的研究
任务背景：
在现代社会，随着城市化进程的不断加快，城市交通、公共安全以及各种场所安全问题已经不可避免地引起了人们的广泛关注，而智能监控系统则成为保障社会安全、预防各种事故的重要手段之一。
然而，传统监控系统的缺陷也愈发凸显：传统监控系统需要人工查看屏幕，监控面积有限，效率低下；监控场景下人物数量过多或者目标的精细度要求较高时，传统监控系统甚至难以准确分辨目标。
因此，建立一种可实现自动识别、追踪目标的智能监控系统已成为当前的研究热点。
任务描述：
本任务对智能监控系统中的多目标检测和跟踪技术进行研究，旨在通过系统性的研究，开发出一种基于深度学习的智能监控系统，实现对多个目标的自动检测、追踪和分析，构建一种基于深度学习的视觉处理技术框架，以提高现有监控系统的性能。
任务目标：
1.对深度学习算法进行研究，进一步了解深度学习与计算机视觉在目标检测和追踪领域的应用。
2.研究多目标检测和追踪技术，并对其中常用的算法（例如YOLO、FasterR-CNN、MaskR-CNN、SORT、DeepSORT等）进行分析和比较。
3.根据对深度学习和多目标检测和追踪技术的研究，设计并实现一种基于深度学习的目标检测和追踪的算法，包括将检测和追踪算法集成在一起的流程。
4.利用开放的公共数据集，进行模型测试和性能评估，并对结果进行分析和总结。
任务要求：
1.在研究过程中，需要结合实际应用需求，对研究内容进行创新，并在实际应用场景中进行测试。
2.算法研究和实现需要以Python或者MATLAB为主要开发语言。
3.模型的训练需要在GPU平台上进行，更好的选择是在云端进行训练。
4.任务实施人员请使用规范化方法进行文献调研，并按照要求进行实验记录和报告撰写。
5.研究期限为1年，最终成果需要提交研究报告。
任务报告要求：
1.研究报告应包括对目标检测和追踪算法的概述和分析，研究过程中出现的问题以及解决方案，模型的设计、实现和优化，性能评估结果和总结分析等内容。
2.研究报告需要按照学校提供的模板撰写，包括封面、目录、正文、参考文献等部分，必须符合学术论文的格式要求。
3.研究报告必须经过指导老师审定后方可进行提交。
4.完成答辩并通过后始可获得结题证书和毕业论文的资格。
任务提示：
1.研究中需要仔细阅读相关文献，深入理解算法的实现原理和优化策略。
2.模型的训练过程需要注意超参数选择和调整，以获得较好的性能。
3.实验时需要对算法的稳定性、鲁棒性和计算效率等进行评估，更好的选择是在多种数据集上进行测试，以充分评价算法的可行性和适用性。
4.需要注意研究过程中的问题和挑战，并积极尝试解决方案，不断优化算法的效果。
总结：
通过对智能监控系统中的多目标检测和跟踪技术进行研究，可以提升监控系统在实际应用场景中的效率和精度，进一步保障社会安全和公共利益。这也是当前目标检测和追踪技术研究的重要学术方向。