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基于支持向量机的交通标志检测与识别的任务书
任务背景和目的
随着城市化进程的加快，交通标志在城市交通管理中起着至关重要的作用。而交通标志的检测和识别一直是计算机视觉领域的一个重要研究方向。本任务旨在基于支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）算法，实现交通标志的自动检测和识别，提高交通管理的效率和准确性。
任务要求和要点
1.构建交通标志数据集：本任务需要采集交通标志的图片，并手工标注出标志的位置和类别信息，构建交通标志数据集。数据集的样本数需要不少于1000个，且涵盖主流交通标志的多种类型。
2.特征提取与处理：在数据集上进行特征提取，将交通标志的视觉信息转化为计算机可以理解的特征向量，可选的特征提取方法包括SIFT（Scale-InvariantFeatureTransform）、HOG（HistogramofOrientedGradients）等。同时，需采用合理的数据预处理方法，如缩放、旋转、平移等，以保证特征的不变性。
3.SVM分类器实现：采用SVM算法对提取的特征向量进行训练，构建交通标志的分类器。需选择合适的SVM核函数和参数，以提高分类器的泛化能力。
4.检测与识别：通过交通标志的识别器，对含交通标志的图片进行检测与识别，并输出标志的位置和类别信息。检测和识别的结果需要进行准确率、召回率等指标的评估。
5.系统性能优化：针对实际应用环境中的一些问题，如光照、尺度变化、遮挡等因素导致的检测和识别误差，需对系统进行性能优化，提高系统的鲁棒性。
任务实现计划
1.第1周：收集交通标志训练数据集，包括各种交通标志的图片以及相应的位置和类别信息。
2.第2周：数据预处理，包括缩放、旋转、平移等。
3.第3周：采用SIFT或HOG等算法对数据集进行特征提取，将图片转化为特征向量。
4.第4周：选择合适的SVM核函数和参数，训练交通标志的分类器。
5.第5周：实现交通标志的检测与识别算法，并进行性能测试。
6.第6周：优化算法鲁棒性，提高系统的表现。
7.第7周：撰写技术报告，总结任务的实现过程和成果。
任务实现团队
本任务需要一支有计算机视觉基础的团队，包括负责数据采集和标注、特征提取和数据预处理、SVM分类器实现和算法优化、系统性能测试和报告撰写等。
任务成果
本任务完成后，需提交以下成果：
1.交通标志数据集及其标注文件。
2.交通标志的检测与识别算法源代码。
3.技术报告，包括交通标志检测与识别的理论基础、算法实现过程、实验结果分析和算法优化思路等。
4.演示视频，展示系统的检测和识别性能。
任务评估标准
任务的评估标准主要基于算法的精度和系统的鲁棒性。具体包括以下几个方面：
1.数据集的质量和数量。
2.特征提取的准确性和稳定性。
3.SVM分类器的泛化能力和精度。
4.系统的检测和识别准确率、召回率等性能指标。
5.系统的鲁棒性，如处理光照、遮挡等因素的能力。
预期效果
本任务的预期效果主要是实现交通标志的自动检测和识别，提高城市交通管理的效率和安全性。同时，本任务的研究成果可以在智能交通、智慧城市等领域应用，具有一定的社会和经济效益。