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基于视频图像的车型识别系统设计与实现的任务书 任务书 一、任务背景 随着社会的发展,汽车工业得到了迅猛的发展,汽车数量也得到了大幅度的提升。在城市交通拥堵的情况下,如何有效地对交通流量进行管控,是解决交通拥堵的一个重要的途径。我们可以基于图像处理技术,设计并实现一款基于视频图像的车型识别系统。该系统可以通过对摄像头拍摄到的视频进行处理,对不同车型的车辆进行识别,并且统计车流量。 二、任务目标 本任务的主要目标是设计并实现一款基于视频图像的车型识别系统。该系统由以下几个模块组成: 1.视频采集模块:该模块负责采集摄像头拍摄到的视频,并将视频传输给后续的处理模块; 2.图像预处理模块:该模块负责对视频图像进行预处理,例如图像去噪、图像平滑、图像二值化等; 3.特征提取模块:该模块负责对预处理后的图像进行特征提取,例如车辆的轮廓等; 4.车型分类模块:该模块负责将输入的车型特征进行分类,并输出识别结果; 5.统计模块:该模块负责统计车流量,并将结果输出。 三、任务内容 本任务的主要内容包括以下几个部分: 1.设计并实现视频采集模块; 2.设计并实现图像预处理模块; 3.设计并实现特征提取模块; 4.设计并实现车型分类模块; 5.设计并实现统计模块。 四、任务要求 1.本任务需要使用编程语言实现,可以使用任何一种编程语言,但是需要提供详细的代码和注释; 2.程序运行过程中应该有适当的提示信息,方便用户了解程序的运行情况; 3.程序应该具有良好的代码风格,变量命名应该具有可读性; 4.申请人需要提交项目计划书,并且按计划逐步开发,及时汇报开发进展和困难; 5.要求程序具有一定的拓展性和健壮性,能够识别多种类型的车辆,并且能够在不同天气和光照条件下正常工作。 五、任务评估 完成该任务后,需要提交系统的使用说明和系统源代码。本任务的评估标准如下: 1.实验成果质量:包括程序的正确性、鲁棒性、稳定性等; 2.实验过程质量:包括使用的方法、实验的质量、进展和结果的汇报等; 3.实验效果质量:包括车辆识别准确度、车流量统计准确度等; 4.实验报告及演示:包括作业书面报告的格式、清晰度和完整性等。 六、任务提示 1.本任务需要掌握的知识点包括:数字图像处理、模式识别、机器学习等; 2.本任务涉及到的算法包括:图像处理算法、机器学习算法等; 3.在程序开发过程中,需要注意程序代码的可读性和可维护性; 4.本任务需要具备一定的编程经验和算法实现能力。 七、参考资料 1.NumPyUserGuide 2.opencv-python-tutroals 3.scikit-learndocumentation 4.TensorFlowDocumentation