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智能交通视频监控系统中关键技术研究的任务书
任务名称：智能交通视频监控系统中关键技术研究
任务描述：随着城市化进程的不断加速，交通问题愈来愈成为人们关注的热点，而智能交通视频监控系统是保障城市道路安全、缓解交通压力的重要手段之一。本研究旨在对智能交通视频监控系统中的关键技术进行研究，包括视频图像处理、目标检测与跟踪、目标识别与分类等。通过深入研究和探索，提高智能交通视频监控系统的检测精度、准确性和稳定性，有效提高道路交通安全管理水平。
研究内容：
1.视频图像处理技术
(1)采集图像质量优化技术
(2)图像去噪技术
(3)图像增强技术
(4)图像分割技术
(5)图像压缩技术
2.目标检测与跟踪技术
(1)目标检测算法研究：基于深度学习的目标检测算法和基于传统机器学习的目标检测算法
(2)目标跟踪算法研究：基于卡尔曼滤波的目标跟踪算法和基于神经网络的目标跟踪算法
3.目标识别与分类技术
(1)目标特征提取技术
(2)目标分类算法研究：基于深度学习的目标分类算法和基于传统机器学习的目标分类算法
4.系统集成技术
(1)系统架构设计
(2)硬件配置与选型
(3)软件集成与测试
研究目标：
本次研究的主要目标是：
(1)针对现有的智能交通视频监控系统，对视频图像处理、目标检测定位、目标识别分类几个方面进行深入研究，寻求更优化的技术方案；
(2)提高视频监控系统的检测精度、准确性和稳定性，使其具有更好的实用价值，满足社会治理需要；
(3)结合实际应用场景，设计并实现一个完整的智能交通视频监控系统。
计划进度：
本项目共计120天，按以下计划开展：
第1～30天：收集相关文献、技术报告和实验数据；
第31～50天：基于深度学习的目标检测算法研究；
第51～70天：基于传统机器学习的目标检测算法研究；
第71～90天：基于卡尔曼滤波的目标跟踪算法研究；
第91～110天：基于神经网络的目标跟踪算法研究；
第111～120天：系统集成、测试和应用场景实验。
预期结果：
本项目预期取得如下成果：
(1)设计出一套高效、精确、稳定的智能交通视频监控系统；
(2)提出并实现一系列具有创新性的视频图像处理技术、目标检测与跟踪技术和目标识别与分类技术；
(3)改进和优化现有的智能交通视频监控系统技术方案，提高其效率和精度；
(4)输出一批相关技术研究论文、专利和技术报告，为智能交通视频监控相关领域的研究提供一定的参考和借鉴。