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基于MATLAB的单目视觉车辆测距技术研究的任务书
任务书
一、任务背景
车辆的测距是无人驾驶领域的重要研究方向之一，目前常用的测距手段有激光雷达、毫米波雷达等传感器。然而这些传感器价格昂贵，难以普及应用。基于单目视觉技术的车辆测距方法成为一种低成本、高效率的解决方案。单目视觉车辆测距技术通过对图像进行处理，提取出车辆的相关特征，从而计算出车辆与摄像头的距离。本次任务的目的就是通过MATLAB软件对单目视觉技术进行研究，提出基于MATLAB的车辆测距方法。
二、任务目标
本次任务的主要目标是：
1.深入了解单目视觉技术原理、车辆特征提取方法，掌握相关算法和流程；
2.熟悉MATLAB软件，掌握图像处理的方法和技巧，能够进行数据处理和图像分析；
3.基于MATLAB开发车辆测距应用程序，实现对车辆的距离测量，并进行可视化展示。
任务具体内容如下：
1.学习单目视觉技术相关知识，包括单目视觉SLAM、视觉里程计、视觉特征提取等方面；
2.学习MATLAB图像处理相关知识，包括RGB图像、图像滤波、边缘检测等方面，熟悉Matlab编程语言；
3.根据Matlab的图像处理工具箱，熟练掌握相关的图像处理算法和技巧，能够提取目标特征。
4.尝试不同的车辆特征提取方法，比较各自的优缺点，选择适合的特征进行距离计算；
5.基于MATLAB开发车辆测距应用程序，并使用实际摄像头测试数据，通过测量距离误差和计算速度等参数，评估开发的程序的性能。
三、预期成果
1.对单目视觉技术、MATLAB图像处理有深入的了解，并具备一定的理论知识和实际操作经验；
2.掌握车辆测距方法，以及相应的图像处理和算法；
3.开发基于MATLAB的车辆测距应用程序，并进行实验测试，评估其性能。
四、参考资源
1.书籍：《视觉SLAM十四讲》、《MATLAB图像处理与应用实践》；
2.网站：Mathworks官网、Vivisimo搜索引擎等；
3.软件：VisualStudio、Matlab、OpenCV等。
五、进度安排
1.第1周：调研、预备知识学习；
2.第2-3周：学习单目视觉技术，包括车辆特征提取方法等；
3.第4-5周：深入了解MATLAB图像处理相关知识，并实战练习；
4.第6-7周：熟悉MATLAB编程语言，并进行车辆特征提取实验；
5.第8-9周：完成车辆测距应用程序的开发，进行性能测试；
6.第10-11周：数据分析、论文撰写、PPT制作；
7.第12周：答辩。
六、评估标准
1.学习情况和学术表现占总评分的40%；
2.实验表现和编码评估占总评分的30%；
3.实践能力和创新意识占总评分的30%。