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基于混合高斯模型的智能视频多目标检测算法研究的任务书
任务书
课题名称：基于混合高斯模型的智能视频多目标检测算法研究
研究内容：
随着计算机视觉技术的发展，视频监控在现代社会中的应用越来越广泛。在视频监控系统中，多目标检测技术是一个重要的研究方向。多目标检测指的是在视频中同时识别并跟踪多个目标，例如人、车辆、动物等。
本项目旨在研究一种基于混合高斯模型的智能视频多目标检测算法，该算法能够在视频中实现快速、准确地检测和跟踪多个目标。具体研究内容包括：
1.混合高斯模型的原理和算法：研究混合高斯模型的数学原理和实现算法，探讨其在多目标检测中的应用;
2.视频处理和数据预处理：对输入视频进行预处理，如帧差法等，以提高多目标检测的准确率和效率;
3.对目标的检测和跟踪：基于混合高斯模型，设计并实现用于目标检测和跟踪的算法，探讨其对多目标检测效果的影响;
4.性能评估：对所研究的算法进行全面的性能评估，包括准确率、召回率、平均精度等指标，并与同类算法进行比较分析。
研究目的：
随着视频监控技术的普及和应用，多目标检测技术的研究和应用变得越来越重要。本项目旨在探究基于混合高斯模型的智能视频多目标检测算法，以提供更加准确和高效的视频监控系统。
预期成果：
本项目的预期成果包括：
1.混合高斯模型的理论和实现，以及基于该模型的多目标检测和跟踪算法；
2.多目标检测实验平台，该平台将用于视频数据预处理、目标检测和跟踪算法实现、性能评估等；
3.多目标视频数据集和测试结果，该数据集将用于算法的测试和评估，并为后续研究提供基础数据。
进度安排：
本项目计划在以下时间内完成：
阶段一：研究混合高斯模型的原理和算法，搭建多目标检测实验平台；
时间：2021年5月~2021年7月
阶段二：设计并实现基于混合高斯模型的多目标检测算法、进行性能评估；
时间：2021年8月~2021年10月
阶段三：撰写项目结题报告并准备项目答辩；
时间：2021年11月~2022年1月
经费预算：
本项目的经费预算为10万元。
1.实验设备及硬件费用：3万元；
2.实验材料及软件费用：2万元；
3.差旅费：2万元；
4.研究人员工资：3万元。
备注：
本项目负责人朱某，研究团队成员包括硕士生5人，本科生2人。本项目的研究成果将用于学术发表，并交给有关部门和企业作为实际应用参考。
任务书负责人（签字）：朱某
任务书编写时间：2021年4月