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基于视频序列的行人携物检测方法研究的任务书
任务书
一、题目
基于视频序列的行人携物检测方法研究
二、任务背景
随着城市化进展，人的活动场所越来越密集，行人的流量也随之增加。因此，如何识别并准确地跟踪行人对于城市管理、公共安全等方面具有非常重要的意义。除此之外，行人携带物品的情况也需要得到关注，因为这种情况可能与物品安全、防盗等问题有关。因此，本研究的目的是研究一种基于视频序列的行人携物检测方法，为实现智能化城市提供技术支持。
三、研究任务
1.调研相关研究现状，分析现有行人检测和跟踪算法，并对现有算法进行改进。
2.建立视频序列数据集，包括不同场景下的行人携物情况，并标注相关信息以作为算法训练数据。
3.设计行人携物检测算法，探究基于深度学习的行人携物检测方法，并利用迁移学习等方法优化算法性能。
4.在数据集上测试算法性能，收集算法精度、召回率等关键数据，分析算法优劣并给出相应结论。
5.应用算法于实际场景，检测记录行人携物信息，并给出相关策略建议。
四、研究成果
1.行人携物检测算法，能够在视频序列中识别并跟踪行人并判断其是否携带物品。
2.数据集，包括不同场景下的行人携物情况，并标注相关信息以作为算法训练数据。
3.论文，包括研究背景、目的、方法、测试结果、结论等内容，并发表至相关学术期刊。
4.项目报告，包括项目整体介绍、数据收集与处理、算法设计与优化、测试结果分析、实际应用情况等内容，以便追踪项目开展情况。
五、研究时间
共计12周。
六、经费预算
经费预算为10万元，包括人员工资、实验物料、差旅费等开支。
七、项目组成员及任务分工
1.项目负责人：负责项目整体规划、协调、管理，负责论文和报告的写作。
2.研究员：负责算法设计、调试、测试、优化，以及论文和报告的撰写。
3.实验员：负责数据收集、标注、整理，以及实验的配合与协助。
4.文献研究员：负责对现有算法进行调研与分析，并给出相应的改进方案，以及论文和报告的撰写。
任务分工如下：
|项目成员|任务分工|
|:--------:|:----------------------------------------------------:|
|项目负责人|项目整体规划、协调、管理，负责论文和报告的写作。|
|研究员|算法设计、调试、测试、优化，论文和报告的撰写。|
|实验员|数据收集、标注、整理，以及实验的配合与协助。|
|文献研究员|对现有算法进行调研与分析，给出改进方案，论文和报告撰写。|
八、项目进度安排
|任务名称|时间节点|
|--------------------------------------|-------------------------|
|队员招募、培训和研究背景调研|第1周|
|数据集建立及相关工作准备|第2-3周|
|算法设计及改进|第4-6周|
|算法测试与结果分析|第7-9周|
|实际场景应用及策略建议|第10-11周|
|论文撰写与项目报告准备|第12周|
九、项目实施方案
1.调研相关研究现状，总结现有行人检测和跟踪算法，并对现有算法进行改进。在对现有算法进行深度改进的基础上，采用实验室已有的GPU并行计算设备进行模型训练，通过网络模型调整和训练，提升算法的泛化能力和识别率。
2.标注行人携物图像数据，为后续算法训练做好准备。在标注过程中，需要考虑不同场景下行人携带物品的情况，并记录相关信息。
3.设计基于深度学习的行人携物检测算法，并利用迁移学习等方法优化算法性能。在算法设计方面，需要考虑不同场景下光照、物品大小等不同的因素影响，以提升算法的稳定性和准确性。
4.利用数据集测试算法性能，评估算法精度、召回率等关键数据，并进行相应的优化，以提升算法的性能。同时，需要对模型的数据效率、计算效率等进行评估分析，以保障算法的可用性。
5.应用算法于实际场景，检测记录行人携物信息，并给出相关策略建议。在实际场景应用中，需要增加实时性等关键因素，沉淀大量的经验和实战经验，丰富算法的应用场景，提高算法的应用能力和使用性。
十、项目评估与管理
本项目的质量和进度管理负责人为项目负责人。在项目实施过程中，各项目成员之间需要及时沟通，协调分工，做好时间节点、质量标准的把控与跟踪，并对每个环节进行评估，及时发现问题与解决。同时，本项目开展的所有过程均需要遵守科学规范，确保项目的研究成果能够顺利实现。