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基于双目立体视觉的目标跟踪与速度估计的任务书
任务书名称：基于双目立体视觉的目标跟踪与速度估计
任务简介：
利用双目立体视觉技术实现对移动目标的跟踪以及速度估计。该任务涉及到利用计算机视觉以及深度学习技术实现对目标的追踪和位置估计，同时利用机器学习算法实现目标速度的预测。
任务背景：
目标跟踪与速度估计是智能交通以及工业自动化等领域中的热点问题，同时也是计算机视觉技术的一个重要应用方向。目标跟踪技术可以被广泛应用于智能交通领域中的交通流量监测、环境检测和智能灯光控制等方面。而速度估计在实时数码摄像机以及行人追踪领域等也扮演着重要角色。此外，双目立体视觉则可以处理深度信息，进一步提高跟踪及估计的准确性和稳定性。
任务要求：
1.根据给定的数据集参数，利用双目摄像头采集图像进行目标跟踪，并估计目标的运动速度；
2.结合深度学习技术，提高跟踪以及估计的准确性和稳定性；
3.进行系统设计，实现系统模块化化，易于维护和扩展；
4.测试结果并评估系统的性能；
5.报告任务全过程，并根据任务结果提出下一步的工作计划。
任务计划：
任务所需时间：30天
任务流程：
第一阶段（5天）：
收集双目立体视觉以及目标跟踪方面相关的文献资料，研究现有的算法及其优缺点。
第二阶段（10天）：
搭建双目立体视觉系统，包括硬件配置以及软件编程环境的搭建，保证系统能够正常运行。
第三阶段（10天）：
基于现有算法（如SIFT，SURF等）实现目标跟踪，并利用双目系统的深度优势，对目标的位置进行更加精确的估计。
第四阶段（2天）：
加入深度学习模型，利用深度学习技术改进跟踪及估计的准确性。
第五阶段（2天）：
进行系统模块化，包括代码优化，并实现易于维护和扩展的系统设计，便于后期扩展或技术升级。
第六阶段（1day）：
测试系统运行结果，检测输出结果的正确性以及性能。
第七阶段（完成任务后5天）：
完成任务报告，包括任务的结果分析以及下一步工作的计划。
任务团队：
本次任务的可行性要求对计算机视觉技术有较为深入的了解，因此，团队要求具有计算机视觉相关专业背景，包括计算机科学、电子工程等领域。团队人数不少于3人，其中至少有一名研究生以上学历背景的成员，能够熟练运用Python、C/C++等编程语言，并对深度学习框架例如TensorFlow、PyTorch等有较高的熟练度。
任务预算：
本次任务所需设备、双目摄像头、计算机、服务器以及计算资源（云服务商）等团队自行解决。任务所需经费为10000元，其中主要用于材料购买、实验室场地租赁、差旅等费用。
备注：
本任务要求解决实际问题，具有良好的应用前景。任务涉及到团队协作，实际操作过程中需要各成员进行较强的技术交流与沟通。