基于形状识别的视觉跟踪系统的任务书.docx

基于形状识别的视觉跟踪系统的任务书
任务书
一、背景
视觉跟踪技术基于计算机视觉和机器学习等领域，可实现对视频序列中特定对象的自动追踪，被广泛应用于安防监控、自动驾驶、虚拟现实等领域。当前，形状识别技术在视觉跟踪中的应用越来越受到关注，通过对目标轮廓的形状建模和匹配，能够更加准确地跟踪运动目标。
二、任务描述
本次任务旨在设计和实现一个基于形状识别的视觉跟踪系统，具体任务描述如下：
1.数据采集：根据实际应用需求，采集足够多的视频序列作为数据集，数据集需包含运动目标的多个姿态和各种复杂背景。
2.形状建模：对采集到的数据集进行处理，提取运动目标的轮廓并进行形状描述，建立形状模型。
3.目标检测：在视频序列中进行目标检测，确定待跟踪目标，并在跟踪过程中进行目标状态的维护。
4.形状匹配：运用形状识别算法，将待跟踪目标的轮廓与形状模型进行匹配，以实现准确跟踪。
5.跟踪反馈：对跟踪结果进行实时反馈，展示跟踪效果，从而方便用户进行监控和分析。
三、实现方法
在完成上述任务的基础上，需要给出系统的具体实现方法：
1.数据采集：采用常见的摄像机设备进行数据采集，通过传输控制协议（TCP）实时传输视频数据。
2.形状建模：采用形状描述符提取方法，如傅里叶描述符、Zernike描述符等，对目标轮廓进行描述。
3.目标检测：采用深度学习方法，如FasterR-CNN、YOLOv3等，进行目标检测。在跟踪过程中运用卡尔曼滤波算法进行目标状态估计和滤波。
4.形状匹配：采用基于距离度量的形状匹配算法，如Procrustes超定位方法、动态时间规整法等，进行形状匹配。
5.跟踪反馈：通过编写图形用户界面（GUI），将跟踪图像及相关数据呈现出来。
四、任务要求
实现得到一个基于形状识别的视觉跟踪系统，具体要求如下：
1.系统具有一定的实时性和准确性，能够应用于实际场景。
2.系统需要具有良好的可扩展性和可移植性，能够适应不同的应用要求和平台。
3.系统设计需要充分考虑安全性和可靠性问题，保证系统的稳定性和安全性。
五、任务考核方式
本次任务将采用以下考核方式：
1.系统设计文档和代码：要求系统设计的文档完整规范、代码实现符合成熟度高的编程规范，具备一定的复用性，易于维护和更新。
2.系统性能测试：要求系统能够处理常见的视频数据集，表现良好，系统响应速度稳定，跟踪准确率达到预期。
3.最终成果呈现：要求能够对系统生成的跟踪结果进行实时反馈，并展示跟踪视频。
六、总结
通过本次任务，学生需掌握计算机视觉、机器学习等领域的相关知识和技术，提升实际问题解决能力和编程实践能力。同时也为今后的相关研究和工程应用奠定基础。