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交通事件视频检测系统中图像处理算法的研究的任务书
一、任务背景：
随着城市化建设和交通运输业的快速发展，交通问题日益突出，交通事故也成为城市管理的重要问题之一。交通事故的发生往往是由于交通参与者存在不规范行为，如违章、超速、疲劳驾驶等原因导致，因此，监测和识别这些行为是减少交通事故的重要途径之一。近年来，随着计算机技术和图像处理技术的迅速发展，基于视频监控的交通事件检测系统已成为研究热点，其可以通过实时监控和识别来减少交通事故的发生。
二、任务描述：
本任务将重点研究交通事件视频检测系统中图像处理算法，采用计算机视觉技术对视频中的交通事件进行检测和识别，实现交通事故的实时监控和预警。具体研究内容如下：
1.数据准备：收集大量关于交通事件的视频数据，对数据进行筛选、处理和标记。
2.图像预处理：对采集到的视频图像进行预处理，包括图像去噪、图像增强、图像分割等处理。
3.特征提取：针对交通事件的特征提取方法，如形状特征、颜色特征、纹理特征等。
4.交通事件检测：基于提取的特征，设计适合交通事件检测的算法，如基于背景差分算法、基于滑动窗口的物体检测算法等，实现对视频中的交通事件进行检测。
5.交通事件识别：根据交通事件的不同特征，设计适合交通事件识别的算法，如分类算法、支持向量机算法、神经网络算法等，实现对交通事件的识别。
三、任务要求：
1.具有一定的计算机图像处理和计算机视觉算法研究经验，熟悉常用的图像处理和计算机视觉算法。
2.能够熟练掌握图像预处理和特征提取等技术，有一定的算法设计能力。
3.能够熟练使用OpenCV等计算机视觉库对图像进行处理和算法实现。
4.具备良好的团队协作能力和沟通能力，能够配合团队完成各项任务。
5.按时提交研究报告，能够撰写高质量的论文和技术文档。
四、参考文献：
1.Ling,H.,&Jacobs,D.W.(2005).Shapeclassificationusingtheinner-distance.IEEEtransactionsonpatternanalysisandmachineintelligence,27(10),1606-1621.
2.Dai,M.,&Hu,W.(2007).Fastimplementationofmotiondetectionforoutdoorsurveillanceusingvideoframedifference.IEEETransactionsonCircuitsandSystemsforVideoTechnology,17(11),1563-1572.
3.Zhang,Z.(2000).Aflexiblenewtechniqueforcameracalibration.IEEETransactionsonpatternanalysisandmachineintelligence,22(11),1330-1334.
4.Chen,T.,Kuo,C.C.J.,Kuo,C.H.,&Li,Y.(2005).Areal-timevisionsystemforpedestriandetectionandtracking.MachineVisionandApplications,16(3),145-156.
5.Kang,W.,Li,N.,&Wang,Z.(2003).Areal-timerecognitionsystemforhumanfaceinlowresolutioncolorvideosequence.PatternRecognitionLetters,24(12),1801-1811.