基于视频图像的车型识别技术的研究与实现的任务书.docx

基于视频图像的车型识别技术的研究与实现的任务书
任务书
一、任务背景
随着汽车工业的迅速发展，汽车数量呈爆炸性增长，特别是在城市中，私家车的数量呈现出井喷式增长，给交通管理带来了巨大的挑战。在城市道路上，如果能够准确、快速地识别出车辆的型号和牌照号码，这对交通管理来说是非常重要的。因此，汽车型号识别技术一直是计算机视觉领域中的研究热点之一。
二、任务目标
本课题的目标是研究和实现基于视频图像的车型识别技术。在任务的过程中，需要完成以下几个任务：
1.设计一种有效的车型识别算法，并进行算法实现；
2.自行录制几段不同车型车辆的视频，并采集视频图像，用于算法的训练和测试；
3.对设计的算法进行实验验证，获得识别准确率，并对算法进行优化；
4.提交一份包括算法设计、实现和实验的详细报告。
三、任务要求
1.设计的算法需要具有鲁棒性和高准确率，并能够在不同环境下实现准确的车型识别，并且算法实现具有较高的效率；
2.视频采集过程需要保证车辆拍摄质量清晰、光线充足，并且视频需保证至少包含3辆不同车型的车辆；
3.算法需要用至少两种不同的编程语言实现；
4.实验结果需要进行数据统计和可行性分析，对比不同编程语言实现的优缺点的差异。
四、任务分工
1.算法设计和实现：由组长负责，其他成员协助完成；
2.视频采集和图像处理：由组员负责，组长协助完成；
3.算法实验和数据统计：由组员负责，组长协助完成。
五、提交要求
1.完成算法实现和算法实验后，需要向指导老师提交一份详细报告；
2.报告需要包括算法设计和实现过程、视频采集和处理过程、实验结果和数据统计分析等；
3.报告中需要附上算法的源代码和数据。
六、任务时间安排
本课题时间安排为2个月，具体任务时间安排见下表：
任务内容|时间安排
----|----
算法设计和实现|第1个月
视频采集和图像处理|第1个月
算法实验和数据统计|第2个月
报告撰写和提交|第2个月
七、任务评估
任务将按照任务要求的完成情况、实验结果和报告的质量等方面评估，具体评估标准如下：
1.任务完成度（30分）：根据任务完成情况给予合适的得分；
2.实验结果（30分）：根据实验结果的准确率和鲁棒性给予合适的得分；
3.报告文档（40分）：根据报告撰写的规范、详细度和可读性等几方面给予合适的得分。
总分100分。
八、任务风险管理
1.由于算法的设计和实现需要涉及计算机视觉和机器学习等领域知识，并且本课题需要免费采集视频，因此需要在任务初期确定好技术方案和视频采集的具体计划，避免任务进度受阻；
2.在算法实验过程中，由于车辆行驶速度、光线等因素可能会影响识别准确性，因此需要在实验过程中进行多次实验，并对实验结果进行平均化、优化和比较，以确保实验结论的可靠性。