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基于单目视觉的车道识别与车辆识别技术研究的任务书
任务书
一、任务目的
车辆识别和车道识别是自动驾驶技术中最为重要的基础技术之一，通过利用单目视觉技术，可以对行驶中的车辆进行识别和跟踪，同时对车辆所在的车道进行精确定位。本文旨在通过深入研究，对基于单目视觉的车道识别与车辆识别技术进行探索和研究，实现对车辆和车道的精确识别和实时跟踪。
二、任务背景
在自动驾驶技术发展的过程中，车辆识别和车道识别是最核心和基础的技术之一。当前已有很多基于单目视觉的车道识别与车辆识别技术，但在实际应用中依然存在不足，如精度不高、实时性不强等问题。解决这些问题，提高车道识别与车辆识别精度和实时性，已成为研究和开发的重要任务。
三、任务内容
1.分析目前基于单目视觉的车道识别与车辆识别的技术现状，并总结相关研究成果。
2.挖掘和提取对车道和车辆来说的特征，对车道特征进行分析，例如车道线的形状、颜色、宽度等；对车辆进行特征分析，如车辆大小、形状、颜色等。
3.基于特征提取技术，实现对车道和车辆的识别和跟踪，采用C++语言和OpenCV库软件工具，编写算法并实现代码实现。
4.对实现的算法进行调试和优化，提高系统的精度和实时性能。
5.通过在视觉模拟软件CARLA平台进行模拟实验，测试算法的性能和效果。
四、任务要求
1.了解计算机视觉、图像处理等相关基础知识，掌握单目视觉车辆识别和车道识别技术的原理和方法。
2.精通序列图像处理技术，熟悉C++语言和OpenCV库软件工具的使用。
3.能够熟练使用CARLA平台进行仿真实验。
4.有一定的文献阅读能力，能够快速获取并理解相关论文资料。
5.具有良好的团队协作能力和沟通能力，能够与其他团队成员配合完成任务。
五、预计成果
1.独立完成基于单目视觉的车道识别与车辆识别技术的研究工作。
2.成功实现对车道和车辆的识别和跟踪，提高系统的精度和实时性能。
3.取得较好的实验效果，验证算法的性能和效果。
4.撰写研究报告，总结研究成果和经验，提交学术论文。
六、任务时间
本次任务的总时间为4个月，具体时间为2021年3月1日至2021年6月30日。任务时间节点如下：
任务启动：2021年3月1日
技术分析与规划：2021年3月1日至2021年3月15日
算法设计与实现：2021年3月16日至2021年5月15日
参数调整与实验验证：2021年5月16日至2021年6月15日
论文撰写与提交：2021年6月16日至2021年6月30日
七、任务经费
本次任务由甲方提供经费支持，总经费为50,000元，主要用于购置实验设备、缴纳实验费用、购买运行软件、发表论文等支出。
八、指导人员
本次任务的指导人员分别为：
技术指导：XXX
任务负责人：XXX
九、任务进度和报告
任务进度和报告将每周向任务负责人提交一份进度报告，任务负责人对进度报告进行审核和反馈，确保任务按计划顺利进行，并在任务周期结束时完成一篇学术论文。