基于机器学习的行人检测算法研究的任务书.docx

基于机器学习的行人检测算法研究的任务书
任务书
项目名称：基于机器学习的行人检测算法研究
项目背景：近年来，随着科技的不断发展，计算机视觉领域也在不断发展。其中，人们对行人检测算法的需求越来越大。行人检测技术可以应用于视频监控、智能交通等众多领域。该技术的研究不仅对社会具有重要意义，也是未来计算机视觉技术发展的重要方向之一。
项目目标：本项目旨在研究基于机器学习的行人检测算法，并通过相关实验验证算法的可行性。主要研究内容包括图像特征提取、分类器训练、算法优化等。
任务要求：
一、研究图像特征提取技术
1.学习和掌握常见的图像特征提取算法，如Haar特征、LBP特征、HOG特征等。
2.针对以上算法进行原理和实现细节的深入研究，寻找出适用于行人检测的算法。
二、数据集准备与预处理
1.获取行人数据集，并进行数据预处理。
2.进行数据划分和交叉验证，以避免数据分布不均和过拟合等问题。
三、分类器训练
1.在数据集上对所选特征进行训练，建立分类器模型。
2.尝试使用不同的机器学习算法，如Adaboost、SVM等，找出最适合该问题的算法。
3.设计实验，对比各种算法的效果，进行优化。
四、算法细节优化
1.对分类器模型进行优化，提高准确率。
2.寻找优化方法，如模型融合等。
五、实验设计与结果分析
1.设计实验，对算法进行测试。
2.对比不同算法的实验结果，分析实验数据，得出结论。
注：以上任务内容仅为建议内容，具体内容需根据实际情况进行微调和开展。
预期成果：
1.提出实用的基于机器学习的行人检测算法，取得较高的检测准确率。
2.能够使用自行研发的算法，在预定义的测试数据上进行验证。
3.分析并总结算法的优缺点，提出进一步改进方案。
技术要求：
1.掌握基础的机器学习和深度学习算法知识，并能在Linux环境下使用Python实现。
2.熟悉OpenCV等计算机视觉库。
3.具备良好的数据分析和算法调试能力。
工作时间安排：本次研究任务周期为5个月，预计每周工作时间为40小时。
工作地点：本任务将在实验室进行，地点为学校机房。
经费预算：
本项研究预计需要人员经费、设备维修与更新经费、材料费用等共计（暂定）20万元。
人员经费分布如下：
|岗位|数量（人）|工资标准（元/月）|工作时间（月）|经费（元）|
|---|---|---|---|---|
|项目负责人|1|20000|5|100000|
|算法工程师|2|15000|5|150000|
|硬件工程师|1|12000|5|60000|
|（合计）|（4）|（）|（）|（310000）|
备注：以上经费为参考数据，具体经费标准需根据实际情况进行商议和制定。
风险预警：
1.人员流动风险：项目成员可能因为个人原因或其他情况离开团队，导致项目进度受到影响。为防止这种情况发生，应加强人员管理，提高归属感和团队凝聚力。
2.预算控制风险：项目预算可能因为材料价格波动、设备维修等原因产生大幅度偏差，影响项目的正常进行。为防止这种情况发生，应在预算编制阶段进行充分考虑和制定预案，避免出现预算失控的情况。