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嵌入式车牌定位与分割系统的设计与实现的任务书
任务书
一、任务概述
本项目旨在开发一款嵌入式车牌定位与分割系统，实现对车辆的自动识别、追踪和管理。具体任务包括系统架构设计、车牌检测和定位算法设计、车牌分割和识别算法设计、系统集成和测试等。该系统具有广泛的应用前景，可以用于交通管理、停车场管理、车辆追踪等场景。
二、任务目标
1.系统架构设计：针对嵌入式平台，设计合理的系统架构，包括硬件选型、系统拓扑结构、软件架构等。
2.车牌检测和定位算法设计：针对车牌的各种情况，设计具有鲁棒性的车牌检测和定位算法，包括车牌颜色、光照、遮挡、倾斜等因素的处理策略。
3.车牌分割和识别算法设计：针对车牌分割和识别问题，设计高效、准确的算法，能够在多种复杂的情况下正确识别车牌。
4.系统集成和测试：对各个模块进行集成测试，并进行实际场景测试，确保系统稳定、准确、可靠。
三、任务要求
1.系统架构设计：根据嵌入式平台的性能和应用场景要求，选择合适的硬件设备，搭建合理的系统拓扑结构，并设计安全、稳定、高效的软件架构。
2.车牌检测和定位算法设计：设计基于深度学习的检测与分类算法，提高车牌检测的准确率、鲁棒性和速度，并对车牌定位算法进行优化，使其能够在各种路况下正确定位车牌。
3.车牌分割和识别算法设计：设计基于深度学习的分割算法，对车牌进行像素级别的分割，并设计高效、准确的识别算法，采用卷积神经网络对车牌的字符进行识别。
4.系统集成和测试：对各个模块进行集成测试，保证系统的运行效率和准确率，同时进行系统的实际场景测试，对系统的性能、可靠性进行充分检验。
四、任务进度
1.系统架构设计阶段（1个月）：完成嵌入式硬件平台选型，设计系统拓扑结构和软件架构。
2.车牌检测和定位算法设计阶段（2个月）：完成车牌检测算法、车牌定位算法的设计，对算法进行测试和调优，保证算法的准确性和鲁棒性。
3.车牌分割和识别算法设计阶段（2个月）：完成车牌分割算法、车牌识别算法的设计，对算法进行测试和调优，保证算法的准确性和效率。
4.系统集成和测试阶段（1个月）：对各个模块进行集成测试和实际场景测试，保证系统的稳定性和准确性。
五、任务成果
1.系统架构设计方案：详细说明嵌入式硬件平台和软件架构的设计方案。
2.车牌检测和定位算法：设计鲁棒性强、准确率高、速度快的车牌检测和定位算法，能够应对各种路况下的车牌检测问题。
3.车牌分割和识别算法：设计准确率高、效率高的车牌分割和识别算法，能够进行快速、准确的车牌识别。
4.完整的系统测试报告：根据实际场景进行测试，测试报告需包括测试环境、测试数据、测试结果等详细内容，确保系统能够稳定、准确地工作。
六、团队构成
本项目需由1名项目经理、2名算法工程师、2名嵌入式软件工程师组成。
七、质量要求
项目需保证完成质量，产品稳定性高，准确率高，处理速度快。
八、经费预算
本项目经费预算共100万元，其中包括硬件、软件、人员、测试和其他费用的支出。其中硬件和测试费用占总经费的30%。费用预算将根据任务进度实际执行情况进行调整。
九、交付形式
本项目完成后，将提供完整的源代码、可执行文件和测试报告，同时提供一份详细的用户手册，以方便客户使用。同时，还需提供技术支持和维护服务。