非重叠视域多摄像机行人再识别研究与实现的任务书.docx

非重叠视域多摄像机行人再识别研究与实现的任务书
任务书
任务名称：非重叠视域多摄像机行人再识别研究与实现
任务背景：
行人再识别是计算机视觉领域的一个研究热点，该技术可以应用在监控、安防、智能交通等领域。由于多摄像机系统的应用愈发普遍，因此探究多摄像机行人再识别成为了研究的重点方向。然而在现实场景中，由于建筑物、障碍物等的遮挡影响，摄像机视域之间存在大量的非重叠区域，这对行人再识别造成了极大的挑战。本次任务就是要研究如何利用非重叠视域信息，提高多摄像机行人再识别的准确度和鲁棒性。
任务目标：
1.研究非重叠视域下的多摄像机行人再识别算法，并实现该算法的原型系统。
2.根据实际应用需求，优化算法，提高多摄像机行人再识别的准确度和鲁棒性。
3.针对算法中存在的缺陷和不足，提出相应的改进方法，并在实验中验证改进的效果。
任务流程：
1.调研和学习行人再识别、多摄像机系统、深度学习等相关领域的知识，了解研究现状和发展动态。
2.分析多摄像机系统中存在的问题和挑战，并提出解决方案。
3.设计多摄像机行人再识别算法，并实现原型系统。
4.在实验数据集上进行测试和评估，分析算法的准确度和鲁棒性。
5.根据测试结果，优化算法并验证优化的效果。
6.分析算法的不足之处，并提出改进方法。
7.实现改进后的算法并进行实验验证。
8.撰写相关的科研论文或技术报告。
任务要求：
1.具备深度学习的基本理论知识，熟悉常用的深度学习框架（如TensorFlow、Caffe等）。
2.熟练使用Python进行编程，能够处理图像和视频数据。
3.良好的团队协作意识和沟通能力，能够与团队成员进行有效的合作和交流。
4.具备较强的分析和解决问题的能力，能够独立思考和工作。
5.能够按时保质完成任务，具备一定的抗压能力。
任务成果：
1.具有一定可靠性的多摄像机行人再识别算法。
2.实现的原型系统，并具有一定的实用价值。
3.论文或技术报告，介绍算法的设计、实现和实验结果。
任务时间：
预计完成时间为6个月，具体时间根据任务进展情况进行调整。
任务清单：
1.完成调研和学习，准备设计算法（一个月）。
2.设计算法并实现原型系统（三个月）。
3.测试和评估算法，优化算法，撰写论文或技术报告（两个月）。
4.提出改进方法并实现改进后的算法，进行实验验证（一个月）。