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基于计算机视觉的运动车辆检测与跟踪算法研究的任务书
背景
近年来，随着城市化程度越来越高，道路交通量也不断提升。同时，高速公路、高铁等基础设施的不断完善，使得路网愈加复杂，因此，保证交通安全成为了一个急需解决的问题。由于汽车交通占据了城市交通的主体地位，因此对于运动车辆的检测与跟踪技术的研究，具有重要的现实意义。
任务
基于计算机视觉技术，完成运动车辆的检测与跟踪，在视频图像序列中自动对运动车辆进行跟踪。
要求
1.对不同环境下的运动车辆完成检测和跟踪，并生成相应的检测与跟踪结果。
2.实现对于运动车辆的各种状态变化的模拟。包括以下状态变化：运动速度变化、尺度变化、方向变化、包括遮挡、模糊等数据量的噪声扰动。并在跟踪过程中有一定的鲁棒性。
3.实现相应的检测分析报告，展示检测结果和模拟结果，可以适合于交通安全管理和应急救援。
4.实现基于开源平台的视觉算法验证、分析和测试，保障算法的可行性和可实现性。
5.在车辆检测与跟踪技术的实现过程中，保证对于隐私和个人信息保护的合法合规，遵守数据保护隐私相关法律法规。
关键技术
1.目标检测算法：使用深度学习或传统算法，对于视频帧中的目标进行检测，保证高召回率和低误检率。
2.多目标跟踪算法：运用目标跟踪算法对于检测到的各个目标进行跟踪，提高跟踪的准确度和实时性。
3.相似度度量：建立合理有效的相似度度量机制，包括目标模型的描述等，用于跟踪目标的鲁棒性和韧性。
4.算法优化：为提高算法的效率和准确度，对于已有的算法进行优化和改进，例如分布式深度学习等。
5.实时性：实现算法的并行处理和优化，保证在视频流中实时检测和跟踪目标。
成果要求
通过以上任务要求，完成技术方案的设计和实现，产出包括但不限于以下成果：
1.目标检测和跟踪系统，能够对运动车辆进行自动检测和跟踪，具有较高的检测率和跟踪准确性。
2.对于运动车辆的各种状态变化，能够实现准确的模拟，并具有一定鲁棒性和韧性。
3.生成相应的检测分析报告，展示检测结果和模拟结果，满足交通安全管理和应急救援的需求。
4.建立算法验证、分析和测试平台，展示算法的可行性和可实现性。
5.遵守数据保护隐私相关法律法规，保障对于隐私和个人信息的保护合法合规。
参考文献
1.SaravanakumarP,NaganandhiniR.Areviewonrecentadvancementofvehicledetectionandtracking[J].JournalofAmbientIntelligenceandHumanizedComputing,2019,10(3):855-874.
2.Li,J.,Zou,C.,Chen,X.,&Sun,W.(2017).FusionofmultiplecuesformovingvehicledetectionandtrackinginUAV-bornevideo.MultimediaToolsandApplications,76(11),13461-13481.
3.Zou,C.,Wang,Q.,Chen,X.,Wan,J.,&Sun,W.(2019).Multi-targettrackingbasedonGaussianmixturemodelanddeeplearning.JournalofImaging,5(6),65.