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基于图像处理的纸币清分系统关键算法研究的任务书
任务书
一、任务背景
纸币作为流通媒介，是现代社会经济活动不可或缺的一种货币形式。纸币在银行、商场、超市等各个场所得到广泛应用，但由于纸币数量众多，人工计数速度慢、准确率低，给工作人员带来极大的劳动强度和工作难度，同时也增加了现金管理的风险，并使得现金交易过程中存在一定的反假币风险。如何快速准确地清点纸币，是商业流通领域急需解决的问题。
随着计算机技术的发展，计算机视觉技术得到了广泛应用。在纸币清分系统中，采用基于图像处理技术的纸币检测和计数方法相对于传统的纸币计数方法具有更高的速度和精度，可以有效减少人工介入。
因此，本次任务的主要目标是开发一款应用基于图像处理的纸币清分系统，为商业流通领域提供高效、准确的现金处理方案。
二、任务目标
本任务要求完成以下工作：
1.设计图像处理算法，实现纸币检测、识别和计数。
2.建立纸币数据库，包括各个国家的不同面值和类型。
3.设计清分系统的界面，能够显示检测结果和清点结果。
4.考虑系统的实际应用场景，对系统进行性能测试和优化，确保系统的准确性和稳定性。
三、任务步骤
1.现有算法分析
查阅和分析基于图像处理的纸币检测和计数算法，包括边缘检测、色彩分割、特征提取、分类器训练等方面。评估不同算法的优缺点，选择最适合本系统的算法。
2.数据库建设
建立纸币数据库，包括不同国家的不同面值和类型。采集大量的纸币图像，通过图像预处理和图像增强技术，提高识别和计数的准确性。
3.图像处理算法设计与实现
根据先前分析的算法，设计并实现相应的纸币检测、识别和计数功能。
4.系统构建
集成不同算法和模块，构建完整的基于图像处理的纸币清分系统。设计清分系统的界面，能够显示检测结果和清点结果。
5.测试和改进
测试系统的准确性、稳定性和鲁棒性，考虑系统在不同环境下的应用场景，对系统进行优化和改进。
四、任务要求
1.实现基于图像处理的纸币检测、识别和计数功能，准确率不低于90%。
2.纸币数据库应涵盖至少3个国家的主要纸币面值和类型。
3.系统的用户界面应简洁明了，便于操作。
4.系统的整体性能要求：检测速度不低于1秒/张，计数精度误差不超过0.5%。
五、开发环境和工具
语言：C++，Python等
开发环境：VisualStudio、PyCharm
数据库：SQLite、MySQL
图像处理库：OpenCV
深度学习框架：TensorFlow、PyTorch
六、任务组成和分工
本任务需要3名组员合作完成，具体分工如下：
组长：负责项目整体规划、需求分析和系统设计，主导系统的实现和测试，并撰写任务文档。
算法工程师：负责算法的研究、实现和优化。
界面工程师：负责系统的用户界面设计、制作和调试。
七、任务时间
本任务时间为两个月，总计8周。其中第1-2周为任务分配和工作准备阶段，第3-6周为算法设计与实现、系统构建和测试阶段，第7周为系统测评和优化阶段，第8周为文档撰写和审阅阶段。
八、任务成果
1.完整的基于图像处理的纸币清分系统，可进行纸币检测、识别和计数。
2.纸币数据库，包括不同国家的主要纸币面值和类型。
3.系统测试和评估报告，详细记录系统的性能和优化结果。
4.任务文档，包括需求分析、设计文档、测试文档和使用说明等。