交通场景中基于运动信息的摄像机标定实现的任务书.docx

交通场景中基于运动信息的摄像机标定实现的任务书
任务书
题目：交通场景中基于运动信息的摄像机标定实现
背景
随着社会的不断进步和城市化的发展，交通问题越来越受到人们的关注。针对交通问题，很多研究者和企业从不同的角度进行了研究和探索，其中利用计算机视觉技术来解决交通问题成为了一种比较有效的方法。计算机视觉技术可以通过对交通场景中的图像进行处理和分析，提取出关键信息，实现交通监控、交通流量统计和路口控制等功能。而摄像机标定是计算机视觉领域中非常重要的一个研究内容，它是指确定摄像机内外参数，即摄像机的焦距、位置和方向等参数，以便于在图像中精确定位和测量物体。
任务描述
本次任务要求实现交通场景中基于运动信息的摄像机标定。任务包括以下步骤：
1.收集交通场景的图像数据：收集交通场景的图像数据，包括交通流量较大的路口、高速公路和城市道路等场景。
2.运动物体提取：从数据集中提取运动物体，使用运动物体轨迹数据来估算摄像机的外参数。
3.摄像机标定：利用运动物体轨迹数据计算摄像机的内外参数，得到摄像机的位置、方向和焦距等参数。
4.标定结果评估：使用标准的标定评估指标来评估标定结果的准确性和稳定性。
任务要求
1.熟悉计算机视觉知识和图像处理技术。
2.熟悉摄像机参数的概念和计算方法。
3.具有编程能力，熟练使用Python等编程语言实现相关算法。
4.了解运动物体提取技术和轨迹分析方法。
5.了解摄像机标定的评估指标和标定结果的分析方法。
任务时间
本次任务共用时4周，具体安排如下：
第1周：熟悉任务要求和相关知识，收集交通场景的图像数据。
第2周：实现运动物体提取和轨迹分析功能。
第3周：实现摄像机标定功能，并进行标定结果的评估。
第4周：整理任务报告并进行总结。
任务成果
完成本次任务后需要提交以下成果：
1.交通场景图像数据集及相关数据处理代码。
2.实现运动物体提取、轨迹分析和摄像机标定的算法实现代码。
3.标定结果的评估报告。
4.完成的任务报告。
参考文献
1.施展华，李洪浩，郭曦铖等.基于运动物体的摄像机标定算法，电子测量与仪器学报，2014，28(4):328-334.
2.T.ZhangandR.Collins.Motion-BasedCameraCalibration:TurningaMovingCameraintoaStillCamera,InternationalJournalofComputerVision,vol.39,pp.45-69,2000.
3.H.HaralickandL.Shapiro.ComputerandRobotVision,Vol.2,Addison-Wesley,1993.
4.Z.Zhang.CameraCalibration:ASurvey.InIEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence,vol.22,no.11,pp.1214-1227,2000.