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基于视频的目标检测与跟踪系统设计与实现的任务书
任务书：基于视频的目标检测与跟踪系统设计与实现
一、任务背景
目标检测与跟踪技术是计算机视觉领域的重要研究方向之一，应用广泛。例如，在物流、交通管理、人脸识别等领域都有相应的应用。针对目标检测与跟踪技术的需求，本次设计与实现基于视频的目标检测与跟踪系统。
二、任务目标
本项目的目标是实现基于视频的目标检测与跟踪系统，具备以下功能：
1.实现视频输入模块，支持视频输入，包括将本地视频文件与在线视频流输入到系统中；
2.实现目标检测模块，通过图像识别技术对视频帧中的目标进行检测，并输出检测结果；
3.实现目标跟踪模块，对检测到的目标进行跟踪，并输出跟踪结果；
4.实现结果输出模块，将检测与跟踪的结果输出到本地文件或者在视频中展示；
5.具有用户友好的交互界面，使得系统易于操作。
三、任务实现
本项目的实现需要采用计算机视觉技术和机器学习算法。其中，目标检测模块需要采用深度学习技术，如当下常用的基于卷积神经网络（CNN）的目标检测算法，如YOLO、SSD等。目标跟踪模块需要采用基于相关滤波的跟踪算法，如Mean-shift、KCF等。Linux、Python等编程语言及相应的开发工具需要用于程序的设计、实现和测试。任务完成需要经过需求分析、系统设计、程序开发、系统测试等多个阶段。
四、任务计划
1.需求分析（2天）
明确本项目具体功能，设计数据库结构，确定数据输入及输出格式。在对用户需求、系统需求以及技术可行性进行分析后，确定系统设计方案和流程。
2.系统设计（3天）
根据需求分析的结果，制定本项目开发计划和时间表，确定目标检测与跟踪算法，设计数据库结构，编写伪代码，确认所需的软件或硬件环境及其他开发工具等。
3.系统实现（20天）
根据系统设计，先实现视频输入模块，读取与处理图像数据；然后实现目标检测模块，针对图像数据，使用CNN技术进行目标检测，并获得检测结果，同时实现目标初始跟踪技术；最后实现目标跟踪模块，根据上一帧的跟踪结果，通过相关滤波技术对目标进行连续跟踪，绘制目标跟踪轨迹，并获得最终跟踪结果。
4.测试与完善（5天）
进行系统测试与性能优化，测试点包括性能、准确度、鲁棒性等；系统通过测试后，进一步完善功能模块、界面交互等，以达到用户想要的最终效果，并增加部分异常处理的代码。
5.验收（1天）
提交项目验收文档，包括需求分析、系统设计及实现、测试报告，同时提交源代码、运营文档和整合文档。
五、参考文献
1.Redmon,J.,&Farhadi,A.(2018).YOLOv3:Anincrementalimprovement.arXivpreprintarXiv:1804.02767.
2.Bolme,D.S.,Beveridge,J.R.,&Draper,B.A.(2010,June).Visualobjecttrackingusingadaptivecorrelationfilters.InComputerVisionandPatternRecognition(CVPR),2010IEEEConferenceon(pp.2544-2550).IEEE.
3.Girshick,R.,Donahue,J.,Darrell,T.,&Malik,J.(2014).Richfeaturehierarchiesforaccurateobjectdetectionandsemanticsegmentation.InProceedingsoftheIEEEconferenceoncomputervisionandpatternrecognition(pp.580-587).