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基于机器视觉的车道及车辆检测技术研究的任务书
任务书
一、任务背景
随着车辆数量的不断增加，交通堵塞、安全事故频发已经成为现今社会中难以避免的问题之一。因此，对车辆和道路的监测就成为了提高交通安全和路况状况的重要手段。而车道及车辆检测技术就是其中的一种。
基于机器视觉的车道及车辆检测技术是一种将计算机视觉算法应用于车辆监测中的技术，可用于实时监测并分析车辆行驶情况。此项技术通过采用图像处理、模式识别等算法将车辆、车道等信息提取出来，并进行分类、识别等操作，最终达到对车辆状况及行驶情况的监控。
二、任务目标
本项目的主要任务是研究基于机器视觉的车道及车辆检测技术，具体目标如下：
1.学习机器视觉的基本原理和相关算法，了解车道及车辆检测技术的实现方式与流程。
2.采用先进的计算机视觉算法，针对车辆、车道的颜色、形状、大小、位置等特征进行提取和分类，以此实现车辆的检测、识别、跟踪等操作，进而实现对车辆及其行驶情况的实时监测。
3.设计实验并对模型进行测试，通过模型评估了解车道及车辆检测技术的性能表现，如准确率、召回率、精准度等相关指标，为后续优化和性能提升提供依据。
4.基于研究成果，设计完整的车道及车辆监测系统，具备可扩展性、可靠性、高效性等特点。
三、研究内容
1.学习机器视觉基础知识，包括图像采集、图像预处理、特征提取、目标检测、分类识别等方面。
2.研究车辆和车道检测的基本工作流程和相关算法，比如背景减法，直方图均衡化，Canny边缘检测和Hough变换等。
3.研究针对车辆和车道的颜色、形状、大小、位置等特征的提取与分类方法，如基于SVM的分类器、卷积神经网络等算法。
4.设计实验并对算法模型进行验证和测试，基于各项性能指标进行评估，分析算法的优势和不足。
5.建立车道及车辆监测系统的框架和架构，集成各项功能模块，具备可扩展性、可靠性、高效性等特点。
四、成果要求
1.完成车道及车辆检测技术研究，包括算法和实现；
2.建立车道及车辆监测系统，且具备相应的性能指标；
3.撰写不少于20页的研究报告，包括研究背景、研究内容、实验设计、算法流程、系统架构、性能评估、结论和建议等部分。
五、时间安排
本项目计划用时约3个月，具体时间安排如下：
第一阶段（1-2周）：调研学习机器视觉的基础知识，确定车道及车辆检测技术的研究方向。
第二阶段（2-4周）：设计并开展实验设计，并对算法进行调试和优化。
第三阶段（4-8周）：实现车道及车辆监测系统，并对其进行测试，收集性能指标数据，进行分析和评估。
第四阶段（8-10周）：在完成研究的基础上，撰写完整的研究报告，并进行整理和修改。
六、人员要求
1.研究人员至少硕士学位以上，具备计算机视觉算法研究经验；
2.研究人员需要具备良好的计算机编程能力，熟悉编程语言如Python、C++等；
3.研究人员需要熟悉机器学习、图像处理、计算机视觉等领域相关算法和技术；
4.队伍需要协作性强，能合理分工，并及时沟通和交流。