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智能交通中基于视频的目标检测与跟踪的任务书
一、任务背景
目前，随着城市化的发展，城市交通问题逐渐凸显，城市内交通事故频发。为了解决这些问题，越来越多的智能交通系统开始投入使用。智能交通系统包括智能交通控制系统、智能交通监控系统、智能交通信息管理系统、智能交通安全保障系统等。
在智能交通监控系统中，视频监控是一个重要的手段，它能够对城市道路、车辆、行人等进行监控，提高整个交通系统的运行效率和安全性。但是，这种监控方式需要对视频中的目标进行检测和跟踪，对精度、速度、稳定性等方面提出了高要求。
因此，本任务提出基于视频的目标检测与跟踪研究，通过应用计算机视觉技术，实现智能交通系统中的车辆、行人等目标的自动检测和跟踪，提高智能交通系统的监管能力和管理水平。
二、任务描述
本任务旨在基于视频监控中的目标检测和跟踪技术，建立针对智能交通的应用系统，要求具备以下功能：
1.对视频监控画面中的目标进行自动检测：系统应能够自动识别出交通场景中的车辆、行人等目标，实现准确的目标检测。
2.目标跟踪：系统应能够对检测到的目标进行跟踪，并实现跟踪轨迹的显示和记录，支持多目标同时跟踪。
3.数据管理：系统应具有对视频数据的管理能力，支持视频的存储、检索和查看，能够管理海量视频信息。
4.视频分析：系统应能够进行视频数据的分析和识别，提供统计分析、故障诊断等功能，辅助管理人员进行管理。
三、任务分析
1.目标检测技术
针对自动目标检测问题，常用的技术包括背景建模、模板匹配、特征提取、神经网络等。其中，基于深度学习的目标检测算法，如RCNN、SSD、YOLO等，因精度高、速度快等优势，逐渐成为目标检测领域的主流算法。因此，在本任务中，我们将采用深度学习算法实现目标检测。
2.目标跟踪技术
目标跟踪技术的主要问题是如何维护目标模型的稳定性和鲁棒性，以及怎样解决目标的遮挡、旋转、形变等问题。目前常用的目标跟踪算法主要包括基于相关滤波器、基于流形学习等。同时，针对复杂场景下的目标跟踪问题，目前也出现了多目标跟踪的技术，如SORT、MOT等。在本任务中，我们将针对交通场景下的目标跟踪问题，选择适合的跟踪算法实现目标跟踪功能。
3.数据管理技术
数据管理技术应用广泛，常用的技术手段包括数据分层管理、缓存技术、数据仓库、数据挖掘等。在本任务中，我们将采用分布式存储技术，对视频数据进行分层管理，以达到高效可靠的存储效果。
四、任务进度
1.系统设计和需求分析：15天
2.目标检测算法研究：30天
3.目标跟踪算法研究：30天
4.数据管理和分析技术研究：20天
5.系统实现和测试：30天
6.系统安装和调试：15天
五、任务成果
本任务主要成果包括：
1.基于视频的智能交通系统：针对智能交通场景，设计实现一个完整的智能交通系统，能够自动实现目标检测和跟踪功能，支持数据管理和分析功能。
2.技术报告：对系统设计和实现进行系统化、规范化的描述和总结，阐述算法实现和优化过程，包括运行结果和性能评估等。
3.学术论文：针对本任务所得到的技术和成果，进行总结和归纳，提交学术论文，提高智能交通领域的研究水平。
六、任务价值
智能交通系统中的视频监控是一个重要的应用领域，亟待在目标检测和跟踪技术上进行研究和优化。本任务通过研究并实现基于视频的目标检测和跟踪算法，能够提高交通系统的安全性和运行效率，缓解城市交通压力，同时也能使智能交通系统更加智能化和人性化，为城市智慧化建设做出贡献。