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基于Zynq的运动车辆检测与跟踪系统设计的任务书
任务书
一、任务背景
随着社会的进步和科技的持续发展，人们对生活质量的要求也与日俱增。随之而来的是，交通的数量和复杂程度也在不断地增加。针对车辆安全问题，现有的车辆检测与跟踪系统存在一些局限性。为进一步提高车辆检测与跟踪系统的准确性和灵敏度，同时适应现代交通复杂环境的需求，需要设计一种新型的基于Zynq的运动车辆检测与跟踪系统。
二、任务内容
1.设计基于Zynq平台的车辆检测与跟踪系统。
2.对车辆的视觉特征进行提取和分析，实现车辆识别。
3.使用流体力学相关知识，为系统设计合适的运动跟踪算法。
4.优化算法，提高车辆检测和跟踪的准确度和鲁棒性。
5.设置车辆数据图形界面，方便相关人员查看车辆数据。
6.编写系统的使用说明文档及测试文档。
三、任务要求
1.系统应具有良好的实时性、准确度、鲁棒性和可靠性。
2.要求系统的算法优化，可大大提高系统的性能表现。
3.视觉特征提取和分析能力应达到一定水平，以提高车辆的识别率。
4.要求系统可方便使用和操作，以降低操作难度。
5.使用的技术和工具应符合Zynq平台要求。
四、任务进度
1.文献调研：14天。
2.系统设计和开发：50天。
3.系统测试和优化：14天
4.技术文档编写：12天。
5.总结和验收：10天。
五、任务重点
1.视觉和运动跟踪算法的设计与优化。
2.车辆视觉特征提取和分析的方法学习。
3.系统图形界面设计和实现。
4.系统的实时性和性能表现的优化。
六、任务成果
1.基于Zynq的运动车辆检测与跟踪系统完整功能实现。
2.系统测试优化报告。
3.使用说明文档。
4.技术文档。
5.车辆数据图形界面。
七、经费预算
本次任务所需经费约为8万元。
八、参考文献
1.Kaufman,J.(2016).Vehicledetectionandtrackingusingcomputervisionmethodsandradardata.
2.Szegedy,C.,Liu,W.,Jia,Y.,Sermanet,P.,Reed,S.,Anguelov,D.,...&Rabinovich,A.(2015).Goingdeeperwithconvolutions.ProceedingsoftheIEEEconferenceoncomputervisionandpatternrecognition.
3.Liu,W.,Rabinovich,A.,&Berg,A.C.(2015).Parsenet:Lookingwidertoseebetter.arXivpreprintarXiv:1506.04579.
4.Tang,S.,Andriluka,M.,Andres,B.,Schiele,B.,&Yan,S.(2017).Multi-persontrackingbymultiscaledetectionsandmulti-cuefusion.InIEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition.