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基于视觉的车道线检测与识别的任务书
任务书
任务名称：基于视觉的车道线检测与识别
任务背景：
随着交通工具的不断发展，道路交通安全问题也越来越受到人们的关注。在现代城市交通中，汽车是最为常见的交通工具之一。而汽车作为一种复杂的机器，为了提高驾驶的安全性，需要有一个智能系统来辅助其行驶。
汽车在行驶过程中，需要识别并且保持行驶车道线。因此，车道线的检测与识别成为了视觉技术在汽车行驶领域中的一个重要应用。通过对车道线的检测与识别，可以帮助驾驶员正确、稳定地行驶，在提高安全性方面发挥重要作用。
任务内容：
本任务是基于视觉的车道线检测与识别。主要内容包括：
1.建立车道线检测模型：通过对道路图像进行特征提取与分析，建立车道线检测模型，该模型能够识别图像中的车道线位置、角度等信息。
2.建立车道线识别模型：在车道线检测的基础上，进一步分析车道线的性质，建立车道线识别模型，可以实现车道线形状、颜色等属性的识别和分析。
3.实现算法优化和性能提升：对所建立的车道线检测和识别模型进行算法优化和性能提升，提高模型的准确度和鲁棒性。
任务要求：
1.熟悉计算机视觉知识和算法，对车道线检测和识别算法有一定的了解和实践经验。
2.熟练掌握图像处理的基本技术，对常用的图像处理库和工具有一定的了解。
3.具备良好的编程能力和代码能力，能够使用常见的编程语言（如Python，C/C++等）进行程序实现和调试。
4.具备良好的数据处理能力和数据统计分析能力，能够对实验数据进行分析和整理。
5.具备较好的团队合作意识和沟通能力，能够与团队成员进行有效的合作和交流。
任务成果：
1.完成一份基于视觉的车道线检测和识别的算法设计报告，包括算法原理、流程图、实验结果、数据分析等。
2.完成一份程序实现文档，提供可运行代码和演示视频，演示程序能够对输入图像进行车道线检测和识别，并输出检测和识别结果。
3.提供一份数据集，包括已标注的车道线图像和对应的标签，用于算法的训练和测试。
4.时间限制为1个月，保证质量的前提下尽可能时间早的完成。
任务评估：
任务完成后，将根据以下几个方面进行评估：
1.任务成果的实现情况：主要考虑算法设计的合理性、程序实现的可靠性和稳定性等。
2.实验结果的准确度和鲁棒性：主要考虑车道线检测和识别的准确度和鲁棒性，以及对数据的适应能力等。
3.任务报告的质量：主要考虑报告的结构合理性、论述清晰度和数据分析的准确性等。
任务计划：
第一周：进行算法设计和部分实验的实施，初步形成任务报告。
第二周：展开算法优化和性能提升工作，并继续进行实验分析。
第三周：完成与团队的合作与沟通，并进一步优化算法和程序实现。
第四周：完成任务报告和程序演示，撰写和提交任务成果。
总结：
本任务旨在通过视觉技术实现车道线的检测和识别，提高汽车行驶的安全性和可靠性。在本任务中，要求具备计算机视觉、图像处理、编程和数据统计分析等方面的知识和能力，能够独立完成任务的算法设计和程序实现，并与团队成员进行有效的协作和沟通。通过任务的完成，将有助于提高参与者的科学素养和技能水平。