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基于视频的运动人体检测与跟踪的技术研究的任务书
任务书：基于视频的运动人体检测与跟踪的技术研究
一、任务目的
本任务是针对运动人体检测与跟踪技术研究展开的，旨在探究如何通过视频图像提取建模运动人体的关键信息，利用计算机视觉的技术手段进行运动人体检测和跟踪，并在实践中发掘可行性和优化策略。
二、任务描述
1.深入了解人体运动学，掌握现有运动人体检测与跟踪技术的基本理论和算法。
2.基于视频图像处理，开发运动人体检测与跟踪的算法模型，包括对人体图像特征和轮廓特征等关键信息进行提取、分析和建模，实现在视频中的实时检测和跟踪，并实现多目标跟踪和姿态分析等特征。
3.优化算法模型，提高运动人体检测和跟踪的准确率和实时性，并可在不同环境下使用。
4.在实验环境下，运用所建立的算法模型进行人体运动检测和跟踪实验，统计实验结果并进行分析，进一步优化算法模型的性能。
5.撰写实验报告，对算法模型的原理和实现进行详细说明，对实验过程和结果进行分析总结，并提出进一步优化的思路和建议。
三、任务要求
1.对人体运动学有一定的了解和认识。
2.熟悉数字图像处理和计算机视觉相关算法和工具，掌握至少一种常用编程语言（如Python等）。
3.具备较好的团队协作和沟通能力，能够积极参与团队研究和讨论。
4.了解相关领域研究进展和应用实践，具备创新思维和实践能力。
5.发挥团队精神，积极加强交流和合作，共同推进任务进展。
四、时间节点
任务启动时间：2021年10月1日
任务完成时间：2022年3月30日
阶段性目标：
第1-2个月：
（1）调研运动人体检测与跟踪基本理论和算法；
（2）掌握视频图像处理基本技术和计算机视觉工具的使用方法；
（3）对人体运动状态和动作进行细致的研究分析；
（4）初步制定相关技术方案和研究设计思路。
第3-4个月：
（1）开发运动人体检测与跟踪算法；
（2）优化算法模型，提高运动人体检测和跟踪的准确率和实时性；
（3）运用算法模型进行视频实时检测和跟踪。
第5-6个月：
（1）进行实验测量和数据统计分析，完善和修改算法模型；
（2）准备实验报告，进行算法模型原理，实验过程和分析总结的撰写和整理。
（3）总结提出进一步优化的思路和建议。
五、预期成果
1.对人体运动学的深入理解和掌握，能够进行相关图片和视频的分析和选取出适合的关键信息。
2.对运动人体检测与跟踪技术有一定的了解和研究，能够开发出基于视像的人体检测和跟踪的算法模型。
3.通过优化算法模型，提高了运动人体检测和跟踪的准确率和实时性，达到能够在不同环境下使用。
4.完成算法模型实验，并根据实验数据进行结果分析和总结提出优化思路和改进方案。
5.撰写实验报告，阐述算法模型的原理和思路，阐述实验过程和实验结果，并提出未来优化改进方向和建议。