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基于视频图像序列的运动目标检测与跟踪的任务书
一、背景
运动目标检测与跟踪是图像处理和计算机视觉领域的重要研究方向。在实际应用中，例如视频监控、机器人导航等领域中，对于目标的快速、准确、自动的检测和追踪十分关键，能够大大提高系统的实用性和可靠性。因此，本次任务将基于视频图像序列，实现运动目标的快速、准确的检测和跟踪。
二、目标
1.理解运动目标检测与跟踪的原理和方法，掌握常见的运动目标检测与跟踪算法；
2.熟悉OpenCV等图像处理和计算机视觉库的使用，能够基于图像处理和计算机视觉技术实现运动目标检测和跟踪；
3.利用所学知识，实现一个基于视频图像序列的运动目标检测与跟踪系统，具有良好的实时性和精度。
三、具体内容
1.学习运动目标检测与跟踪的原理和方法：
（1）运动目标检测的基本原理和方法；常见的运动目标检测算法（如基于光流的方法、基于背景分离的方法等）；
（2）运动目标跟踪的基本原理和方法；常见的运动目标跟踪算法（如基于卡尔曼滤波的方法、基于扩展卡尔曼滤波的方法等）。
2.根据所学的知识，实现一个基于视频图像序列的运动目标检测与跟踪系统，要求：
（1）利用开源库OpenCV、Python等实现系统的构建；
（2）实现运动目标检测部分，使用HaarCascade方法或DeepLearning方法实现目标检测；
（3）实现运动目标跟踪部分，使用MeanShift、Correlationfilter、KCF、DSST、TLD等跟踪算法实现目标跟踪；
（4）在系统中添加目标跟踪失效重新检测、目标匹配等策略提高跟踪精度，并进行预处理和后处理改进算法的性能；
（5）在实现过程中，需要考虑算法实现效率和系统实时性。
四、参考文献：
[1]Lathuiliere,S.,Ragot,N.,&Humblot,F.(2014).ComparisonoftrackingalgorithmsbasedonBayesianfilteringfromwideplatformUAV.IEEEtransactionsoncontrolsystemstechnology,22(4),1581-1593.
[2]Wu,C.,Topcu,U.,&Vetterli,M.(2018).ObjectTrackinginDiscreteTime.IEEETransactionsonAutomaticControl,63(2),418-431.
[3]Yun,J.,&Yoon,C.(2019).Vehiclelinesegmenttrackingforautonomousdrivingusingadaptivecolorgroupingandsupportvectorregression.IEEEAccess,7,11406-11417.
[4]刘鹏,邓文臣,来金华,徐建中.基于神经网络与TSK框架的行人轨迹预测方法[J].电子学报,2019,47(8):1737-1746.
五、完成时间
本次任务周期为两个月，要求在规定时间内完成任务。
六、评估标准
本次任务的评估主要从以下几个方面进行：
1.按时提交任务报告和源代码；
2.任务报告中系统设计、算法原理、实现过程的描述是否清晰明了；
3.系统的运行效率和精度，系统是否能够在实时场景中进行运行；
4.源代码的可读性、准确性、逻辑性。
七、备注
本次任务需要具备Python编程和图像处理基础。如果对于算法设计和代码实现有疑问，请及时与指导老师沟通。