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基于彩色及深度图像的行人检测研究的任务书
任务书
一、任务背景
行人检测是计算机视觉领域的一个重要研究方向，它可以广泛应用于视频监控、智能交通等领域中。当前常用的行人检测方法基于单张彩色图像或深度图像，但是这种方法存在一些局限性，如阴影、重叠和低分辨率等问题，这些问题都对行人检测的精度和召回率造成了很大的影响。因此，基于彩色及深度图像的行人检测成为了当前研究的热点方向之一。
二、任务目标
本次任务的目标是研究基于彩色及深度图像的行人检测方法，提高行人检测的召回率和精度，解决传统方法存在的问题。
三、任务分析
（一）任务内容
1.了解行人检测的相关技术和方法，熟悉各类行人检测数据集的构建方式和评估指标，分析其中存在的问题和限制。
2.掌握基于深度学习的行人检测方法，了解相关算法原理，采用开源框架或自行编程实现基础的深度学习网络模型。
3.研究基于彩色及深度图像的行人检测方法，推导相应的检测算法，实现行人检测的联合处理，提高行人检测的鲁棒性和准确性。
4.建立行人检测的测试系统，对比分析传统的单一图像行人检测方法和本次研究的基于彩色及深度图像的行人检测方法，并评估不同方法的表现和效果。
5.撰写实验报告，总结分析研究成果，提出进一步改进的思路和建议。
（二）任务时间
本次任务需用时约三个月，目前处于任务的开始阶段。
（三）任务资源
1.计算机及操作系统：Windows或Linux操作系统，至少一台配备GPU的电脑。
2.编程语言：Python或C++，掌握Tensorflow、Keras等深度学习开源框架。
3.基础数据集：COCO、ImageNet、PASCALVOC等公共数据集。
4.其他资源：行人检测算法和深度学习方面的论文和代码。
（四）任务要求
1.实验室成员需熟悉工具和方法，团队协作、分工明确、目标明确。
2.定期进行实验结果的交流和讨论，及时解决实验过程中出现的问题。
3.按照任务计划，定期向导师提交进度报告和实验报告，积极参加学术交流和科研会议。
四、任务预期结果
通过本次任务研究，预期得到以下成果：
1.研究基于彩色及深度图像的行人检测方法，提高行人检测的召回率和精度，并与传统方法进行对比分析。
2.掌握深度学习相关知识和技能，了解深度学习算法及其在行人检测领域的应用。
3.积累一定的科研经验和编程能力，掌握科研项目的整体组织和规划能力。
4.撰写完成一篇高水平的学术论文，发表在国内一流或国际知名学术期刊上。