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图像序列中目标跟踪技术研究的任务书
任务概述：
本任务旨在研究图像序列中目标跟踪技术，探索有效的目标跟踪算法，提高目标跟踪的准确性和鲁棒性，并应用到实际应用场景中。
任务步骤：
1.研究目标跟踪技术的发展历程和现有算法的优缺点，从传统的目标跟踪方法到深度学习方法进行比较分析。
2.设计并实现一种基于深度学习的目标检测和跟踪算法，如基于卷积神经网络的目标检测和跟踪算法。并进行算法实现与结果验证。
3.分析目标跟踪中出现的常见问题，如尺度变化、形变、遮挡等，并研究相应的解决方法，提高目标跟踪准确性。
4.针对动态场景中目标跟踪的需求，进行多目标跟踪算法的研究，实现多个目标的同时跟踪。
5.将所研究的目标跟踪算法应用到实际场景中，比如交通场景下的车辆跟踪、人脸跟踪等，并评估算法的性能和准确度。
任务成果：
1.详细的任务研究报告，包括任务背景、研究目标、实现方法和结果分析等。
2.基于深度学习的目标检测和跟踪算法的实现代码和相应数据集。
3.针对目标跟踪中常见问题和动态场景中多目标跟踪的解决方法提出的解决方案。
4.实际场景中应用所研究的目标跟踪算法的应用案例，并评估算法的性能和准确度。
5.学术论文及相关专利申请。