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基于特征编组的目标跟踪方法研究的任务书
任务书
一、任务背景
目标跟踪是计算机视觉中的重要研究方向，在军事、工业、交通等领域都有广泛的应用，如目标识别、视频监控、无人驾驶等。由于目标跟踪的实时性和准确性要求较高，受到了广泛的研究和关注。
在目标跟踪中，采用特征编组的方法是一种经典的方法。它将目标图像分成若干个子块，每个子块提取不同的特征，如颜色、纹理、唯一性等，然后将这些特征组合进行跟踪。这种方法具有较好的鲁棒性和适应性，也比较容易实现。
因此，本次研究旨在探索基于特征编组的目标跟踪方法，提高目标跟踪的准确性和实时性。
二、研究内容
1.初步了解目标跟踪中的特征编组方法，包括特征描述、特征选择和特征组合等方面。
2.讨论不同的特征编组方案，比较它们的优缺点，并确定采用的方案。
3.根据所选方案，设计并实现基于特征编组的目标跟踪算法模型。
4.利用现有的目标跟踪数据集进行算法模型的测试和评估，并与其他方法进行对比。
5.根据测试结果，总结出算法模型的优缺点，提出改进方案，并进行实验验证。
三、研究要求
1.掌握常见的目标跟踪方法，包括基于特征编组的方法。
2.掌握常见的特征提取、特征选择和特征组合方法，并有独立实现的能力。
3.熟悉主流的深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等，能够使用它们快速实现算法模型。
4.具备良好的编程能力和文献阅读能力，能够阅读、分析和翻译英文文献。
5.具有较好的团队合作精神和沟通协调能力，能够与他人合作完成项目。
四、研究成果
1.锻炼学习能力和动手实践能力，掌握一定的目标跟踪算法研究方法。
2.实现基于特征编组的目标跟踪算法模型，探索出一种较好的特征编组方案。
3.发表研究成果，如学术论文、专利申请等。
4.提高对计算机视觉和目标跟踪的理解和认识，对未来的科研和工程实践具有一定的指导意义。
五、进度安排
本项目计划于10月开始，期限为6个月。
第1-2个月：阅读相关文献，初步了解目标跟踪中的特征编组方法；讨论不同的特征编组方案，确定采用的方案。
第3-4个月：根据所选方案，设计并实现算法模型；进行测试和评估，并与其他方法进行对比。
第5-6个月：总结出算法模型的优缺点，提出改进方案，并进行实验验证；撰写研究报告、学术论文等，进行成果展示。
六、经费预算
本项目主要包括硬件设备费、文献购买费和差旅费等。具体的经费预算如下：
硬件设备费：5000元
文献购买费：2000元
差旅费：2000元
总经费：9000元
七、团队组建及分工
本项目需要3人组成团队，分工如下：
项目负责人：负责项目的整体规划和进度控制，协调团队成员之间的合作。
算法工程师：负责算法模型的设计和实现，进行测试和评估，并提出改进方案。
研究助理：负责文献搜索、阅读和翻译，协助算法工程师进行测试和评估。
以上分工仅供参考，具体可以根据个人的实际情况进行适当调整。
备注：本任务书内容属于研究方向及任务书类内容，并非学术论文内容。