多视频目标跟踪算法研究的任务书.docx

多视频目标跟踪算法研究的任务书
一、任务背景
目标跟踪是视频处理中的一个基本问题，应用广泛，如监控、安防、自动驾驶等。传统的目标跟踪算法主要针对单目标、背景简单的场景，而在复杂背景下、多目标跟踪的场景下，传统算法容易出现漏检、误检等问题。随着深度学习的发展，多目标跟踪算法逐渐成为研究的热点。
二、任务描述
本项目旨在研究多视频目标跟踪算法，包括但不限于以下内容：
1.调研目前多视频目标跟踪算法的发展状况，总结其优缺点，并且对最先进的算法进行深入研究。
2.根据目前研究成果，提出一种针对多视频目标跟踪的深度学习算法，结合目标检测、跟踪和重识别等模块，实现对多个目标的连续跟踪。
3.搜集和标注大量的多视频数据集，并进行数据增强和清洗，以提高算法的泛化能力。
4.设计并实现多视频目标跟踪的实验平台，评估算法的性能。
5.在实验平台上，通过对比实验和消融实验来验证算法的有效性和可行性。
三、任务成果
1.完整的多视频目标跟踪算法，并且在多个数据集上验证其性能。
2.所搜集的数据集及其标注，以及数据增强和清洗的算法，以方便后续的研究和应用。
3.实验平台的相关代码和文档，以及实验结果的分析报告和论文。
四、任务要求
1.本项目需具备深度学习相关知识，熟悉目标检测、跟踪和重识别等模块和算法，具有相关研究经验者优先。
2.需要有较强的编程能力，能够熟练使用Python和深度学习框架，如PyTorch等，并且能够熟练实现目标跟踪算法。
3.需要熟悉常用的深度学习数据处理和增强方法，如数据集标注、数据增强、数据清洗等。
4.需要了解基本的机器学习和计算机视觉相关知识，如卷积神经网络、目标检测、跟踪和重识别等基本算法。
5.需要具备良好的团队合作能力，能够与团队成员协同工作，完成研究任务。
五、任务周期
本项目周期为6个月，具体分工和进度由团队成员商定。其中，前3个月主要用于算法研究、数据集搜集和准备；后3个月主要用于算法实现、实验设计和结果评估。最后，还需要对结果进行分析、总结并发布成论文。
六、任务预算
本项目的总预算为50万元，其中主要包括以下方面：
硬件设备购买：10万元
数据集搜集及标注：10万元
研究人员工资及其它支出：30万元
七、评估标准
1.算法性能的优越性和可行性。
2.实验结果的科学性和客观性。
3.论文发表情况和影响力。
4.项目实现服务于人类社会领域的能力。