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视频图像序列中运动目标的检测与跟踪的任务书
一、任务背景
视频图像序列中的运动目标检测与跟踪是计算机视觉领域的基本任务之一，其在自动驾驶、智能交通、视频监控等领域具有重要应用。在视频图像序列中，有许多复杂的因素影响着运动目标的检测和跟踪，比如背景复杂、光照变化、目标遮挡、目标形态变化等等，这就要求我们拥有强大的算法去解决这些问题。
二、任务目标
本任务的目标是，基于视频图像序列，实现运动目标的检测与跟踪。具体分为以下几个步骤：
1.提取视频图像序列中的运动目标。
2.对提取出的运动目标进行分类，分为不同的物体类别。
3.根据物体类别和运动轨迹，对运动目标进行跟踪。
三、任务描述
本任务要求使用深度学习的方法进行运动目标的检测与跟踪。具体可以选择使用现有的深度学习框架，如Tensorflow、PyTorch等。
1.运动目标检测
针对视频图像序列中的运动目标检测问题，可以使用一些主流的检测算法，如基于区域的检测算法（如R-CNN、FastR-CNN、FasterR-CNN、MaskR-CNN等）、单阶段检测算法（如SSD、YOLO、RetinaNet等）等。
在运动目标检测方面，主要需要完成以下任务：
（1）深入了解运动目标检测的各种算法模型，并实现其中的一种或多种。
（2）搜集数据集，对算法进行训练和测试。
（3）根据测试结果，分析算法的优缺点和适用场景。
2.运动目标跟踪
在运动目标跟踪方面，需要结合视频图像序列中的物体类别和运动轨迹，实现对目标的跟踪，并及时更新跟踪结果。可以使用一些主流的跟踪算法，如基于卡尔曼滤波的跟踪算法、基于深度学习的跟踪算法（如Siamese网络、DAN、SiamRPN、SiamMask等）等。
在运动目标跟踪方面，主要需要完成以下任务：
（1）深入了解运动目标跟踪的各种算法模型，并实现其中的一种或多种。
（2）将目标跟踪与运动目标检测相结合，实现对目标的跟踪和分类。
（3）搜集数据集，对算法进行训练和测试。
（4）根据测试结果，分析算法的优缺点和适用场景。
四、任务成果
对于本任务的成果，要求提交详细的实验报告和代码。实验报告应包括以下内容：
1.任务的研究背景和研究意义。
2.相关技术和方法的介绍。
3.数据集的介绍和处理。
4.实验环境的介绍和实验结果的评估。
5.结论和展望。
代码要求规范，注释清晰，方便复现实验结果。
五、总结
本任务的目标是基于视频图像序列实现运动目标的检测和跟踪。通过深入了解相关的算法和方法，能够更好地理解和解决复杂的运动目标检测和跟踪问题。这也为计算机视觉领域的下一步研究提供了新的思路和方向。