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异常运动目标的智能视频监控技术研究的任务书
任务名称：异常运动目标的智能视频监控技术研究
任务背景：
随着科技的发展和人们对安全的意识日益提高，视频监控技术在社会生活和经济发展中扮演着越来越重要的角色。传统的视频监控只是简单的记录，对于控制和预防安全事故有一定的限制。针对这种情况，需要研究并发展智能视频监控技术，实现对运动目标的自动监控和事故预防。本研究旨在探索实现基于深度学习和机器视觉的异常运动目标智能视频监控技术的可行性，并推进相关技术的发展。
任务目标：
本次研究旨在通过借鉴深度学习和机器视觉的理论，开发一种智能视频监控技术，实现对运动目标的自动识别和跟踪，进而通过图像识别、运动模型、轨迹预测等技术，实现对异常运动目标的自动检测、识别、分类和预警，并自动将预警信息发送给相关部门，以实现对公共安全的有效控制和预防。
研究方法：
1.建立运动目标的自动识别和跟踪系统：
通过分析监控视频中的运动目标的运动轨迹和运动特征，研究并实现基于深度学习的运动目标自动识别和跟踪系统。
2.异常运动目标识别和分类：
通过对运动轨迹的分析和对运动特征的提取，结合先进的机器学习算法，实现对异常运动目标的自动检测、识别和分类。
3.轨迹预测和预警系统：
通过对异常运动目标的轨迹进行分析和预测，设计并实现对异常目标的自动预警和报警系统。
研究内容：
1.运动目标的自动识别和跟踪算法研究。
2.基于机器学习算法的异常目标识别和分类研究。
3.基于运动模型的运动轨迹预测算法研究。
4.异常目标自动预警和报警系统设计与实现。
研究意义：
本研究可以实现对公共场所的智能化视频监控，可以大大提高公共场所的安全水平和维护公众的社会安全感。此外，本研究还有极大的商业应用价值，可以应用于银行、商场、学校等场所的安全管理中。
研究步骤及预计时间：
1.LiteraturesReview:30天
2.算法研究与开发：6个月
3.系统集成与实现：4个月
4.系统测试与调整：2个月
研究团队：
1.项目负责人：某某某，教授，研究方向为计算机视觉与机器学习。
2.主要研究人员：某某某，副教授，研究方向为机器学习与数据挖掘；某某某，高级工程师，研究方向为智能视频监控系统。
研究预算：
本项目的研究预算为XXX万元，主要涉及到人员工资、设备购置、场地租赁、论文发表等费用。其中设备购置费用占比约为70%。
预期成果：
1.建立基于深度学习和机器视觉的运动目标自动识别和跟踪系统。
2.建立基于机器学习算法的异常运动目标自动检测、识别、分类和预警系统。
3.在公共场所或商业场所实现智能视频监控系统，提高场所的安全水平。
4.发表学术论文2-3篇。
参考文献：
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[2]LiuW,AnguelovD,ErhanD,etal.SSD:SingleShotMultiBoxDetector[J].ProceedingsoftheEuropeanConferenceonComputerVision(ECCV),2016:21-37.
[3]LiptonZC,ElkanC,NaryanaswamyB.LearningtoDetectandClassifyFallsonProgrammingCameras[C]//ComputerVisionWorkshops(ICCVWorkshops),2011IEEEInternationalConferenceon.IEEE,2011:9-16.