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基于夜间交通视频的车辆检测与跟踪的任务书
任务名称：基于夜间交通视频的车辆检测与跟踪
任务背景及意义：
目前，在城市交通管理中，车辆的实时监测和跟踪已经成为了重要的需求，能够帮助交通运营者准确安排车流和路况，以便为车辆通行提供最优路线和时间。与此同时，车辆的检测和跟踪技术也在不断地发展。然而对于夜间行驶的车辆，在摄像头的捕捉和识别上，相比日间行驶的车辆，存在着一定的困难和挑战。
因此，本研究的目的是基于夜间交通视频对车辆进行检测与跟踪，探索夜间车辆跟踪的方法与技术。
任务目标：
1.对夜间交通视频中的车辆进行检测与识别，确定车辆的位置、大小和形状等信息。
2.构建车辆跟踪算法实现对车辆的实时跟踪，并记录车辆在视频中的行驶轨迹。
3.对车辆跟踪效果进行性能评估，并对跟踪过程中出现的问题进行分析和解决。
4.进一步探讨适用于夜间交通视频的车辆检测与跟踪算法，在各项性能指标上得到更好的结果。
任务计划及方法：
1.数据采集。首先，我们将使用夜间交通场景下的视频数据，并利用目标检测技术对视频中的车辆进行识别和检测，获取车辆的坐标、大小、方向、速度等信息。
2.车辆跟踪算法实现。将使用基于卷积神经网络（CNN）的目标跟踪算法，通过对目标的特征描述和模板匹配，实现对车辆的跟踪。
3.性能评估。评估算法的性能，包括对跟踪效果的分析、跟踪的准确率、鲁棒性、实时性等指标的评估。
4.基于评估结果进行改进。对于评估中发现的问题进行改进，如优化模型、改进算法等。
5.文章撰写。完成任务后，将撰写论文，形成专业的文章，包括实验设计、方法、实验结果以及对结果的分析等内容。
任务成果：
1.完成对夜间交通视频中的车辆检测与识别，并实现实时跟踪的算法。
2.分析和评估所设计算法的性能，并对算法进行改进优化。
3.完成论文的撰写，发表在相关权威期刊或会议上。
任务条件需求：
1.数据采集：需要使用夜间交通场景下的视频数据。
2.算法实现：需要使用基于深度学习的目标检测和跟踪算法。
3.实验环境：需要配备一台性能较好的计算机。
4.文献查找：需要查找相关注意力方面的文献，以便结合现有技术，提出更好的解决方案。
任务预算：
1.数据采集费用：2000元。
2.算法实现费用：3000元。
3.实验环境费用：5000元。
4.文献查找费用：2000元。
5.易耗品费用：1000元。
任务负责人：XXX
经费负责人：XXX
任务执行时间：2022年1月-2022年6月。