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复杂环境下多模式融合的视频跟踪算法研究的任务书
1.引言
视频跟踪是计算机视觉中的一项基础技术，在各领域中有着广泛的应用。然而，在复杂环境下，如光照变化、目标遮挡、背景干扰等情况下，传统的单模式跟踪算法往往难以满足实际应用的需求。因此，本次任务旨在研究复杂环境下多模式融合的视频跟踪算法。
2.研究内容
2.1多模式融合的视频跟踪算法设计
本任务要求设计一种能够同时考虑多种模式信息的视频跟踪算法。在多种模式信息的引导下，能够更准确地跟踪目标，并具备复原能力。在算法设计中要考虑到环境复杂性、计算复杂性和实时性。
2.2视频图像数据集的收集和处理
本任务要求收集并处理多种复杂视频图像数据集，匹配不同模式的信息，如RGB图像、深度图、光流等。为了保证视频数据集的质量，需要多样性的选择视频，涉及到多个目标类型，场景等。
2.3系统实现
本任务研究方案的目标是基于多模式信息引导的视频跟踪算法的实现。算法应该具有良好的实用意义，方便应用到实际的生产或是科研生产中。因此需要对算法进行系统实现、数据处理优化等，支持实时、稳定的跟踪操作。
3.研究进度
本任务的研究进度分为三个部分：
3.1第一年
-研究多模式信息的跟踪算法，包括信息提取和模式匹配等；
-收集相关数据，并进行数据处理，为下一步实现算法提供支持；
-实现和验证多模式融合的跟踪算法的有效性和鲁棒性。
3.2第二年
-进一步完善算法的实现，优化算法性能，做到低延迟、实时跟踪；
-对算法进行详细的实验和评估，包括算法对于复杂情况的应对能力和稳健性等；
-进一步优化数据集，并进行改进或是扩充。
3.3第三年
-加深理解多模式信息的跟踪算法，实现全面的算法分析和设计；
-评估算法的有效性，并提出进一步优化的方案；
-为算法的应用提供支持，进行软硬件整合，使之实用化。
4.预期成果
本任务研究的成果包括：
4.1多模式融合的跟踪算法
通过本任务的研究，将提出可实现多模式信息引导下的高效、可靠的跟踪算法，具有重要的理论和实用价值，可用于视频监控、自动驾驶等领域。
4.2视频图像数据集
本任务将收集和处理多种带有复杂特征的视频图像数据集，数据集将支持视觉目标跟踪算法的改进和相关研究。
4.3系统实现
研究方案将有望实现可运行且鲁棒的电子系统，实现复杂环境下多模式信息引导的目标跟踪功能。
5.结论
本任务是一个长期性和系统性的研究工作，期望通过任务研究的成果，为复杂环境下目标跟踪的研究和实现提供有力的支持和方案。