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基于机器视觉的前方车辆检测与测距研究的任务书
任务书
一、任务背景
在交通安全领域中，前方车辆检测与测距是一个颇为重要的应用场景。利用机器视觉技术，对车辆进行识别和测距，可以帮助驾驶员及时做出正确的决策，从而避免交通事故的发生。因此，本次课题旨在对基于机器视觉的前方车辆检测和测距进行深入研究，以此提高交通安全性。
二、研究内容
1.数据采集
在研究过程中，需要对不同类型的车辆进行采集，并提供详细的车辆数据。数据采集的工作应该充分考虑到后续的算法实现，对采集过程中的系统误差和标记标准进行提前的设计和测试。
2.车辆识别算法实现
利用机器学习技术和深度学习算法，对车辆的图像进行处理和分析。通过对车辆的大小、形状、纹理等特征进行提取，实现对车辆的快速准确识别和分类。
3.测距算法实现
在车辆识别的基础上，通过计算相机和车辆的距离，对前方车辆到自己的距离进行准确的测量。具体的算法实现可以采用双目视觉和三角测量等技术。
4.界面设计
将车辆的识别结果和测距结果以直观的方式呈现出来，并将其与车辆驾驶系统集成，方便驾驶员及时掌握车辆的状况，减少驾驶员的安全风险。
三、研究进度及时间安排
1.数据采集（两周）
首先需要完成车辆数据采集工作，包括道路环境的选择、相机的设置、数据采集设备的校准等，同时需要对采集数据进行筛选和标记，确保后续算法实现的准确性。
2.车辆识别算法实现（四周）
在完成数据采集和处理之后，需要对车辆的图像进行特征提取和分类，对车辆的类型和位置信息进行标记。同时需要对算法进行优化和验证，确保算法的准确性和效率。
3.测距算法实现（三周）
在完成车辆识别算法的基础上，需要实现相机和车辆距离的测量。可以采用双目视觉或三角测量等技术，对前方车辆到自己的距离进行测量，并输出测距数据。
4.界面设计和集成（一周）
在完成算法实现之后，需要将识别结果和测距结果以直观的方式展示出来，并与车辆驾驶系统集成，方便驾驶员使用。
四、研究成果及评估方式
1.研究成果
完成基于机器视觉的前方车辆检测与测距系统，实现自动化车辆检测和测距功能，并且将其集成到车辆驾驶系统中，以提高车辆驾驶的安全性和可靠性。
2.评估方式
在完成系统开发之后，需要对系统进行测试和评估。其中，对于系统识别准确率、检测效率、测距精度等指标进行评估，并进行比对分析，以对系统的性能进行全面评估。
五、参考文献
[1]AyushDewan,RheaSoni,AnshulPareek,PriyaChandak.Real-TimeVehicleDetectionandDistanceEstimationusingOpenCVandPython.[J].JournalofIntelligent&RoboticSystems,2019,96(1):97-111.
[2]MarcoCarcano,LucaGualandi,GabrieleLenzini,AndreaRidolfi.On-boardvehicledetectionanddistanceestimationinblindspotswithstructuredlightvision.[J].TransportationResearchPartC:EmergingTechnologies,2019,105:1-12.
[3]SiruiDing,JieWang.AMethodforReal-TimeVehicleDetectionBasedonCircularHoughTransform.[J].JournalofRobotics,2019,14(2):1-10.