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基于视觉的车辆环境感知系统关键技术研究的任务书
任务书
一、基本信息
任务名称：基于视觉的车辆环境感知系统关键技术研究
任务编号：VTAS-2021-001
任务负责人：张三
所属部门：智能交通研究组
二、任务背景和目的
车辆环境感知是自动驾驶和交通安全领域的重要研究方向之一，其涉及的技术包括车辆感知、场景理解、路径规划等多个方面。车辆环境感知技术的关键在于对周围环境进行准确、快速的认知，并进行相应的决策。而视觉技术在车辆环境感知中发挥着重要的作用，因为它能够提供高质量的图像信息，对车辆周围的情况进行精确的分析和判断，使车辆在行驶过程中能够快速地做出反应。
本次任务旨在开展基于视觉的车辆环境感知系统的关键技术研究，包括图像采集与预处理、车辆跟踪与行为识别以及场景感知与决策等方面。通过对关键技术的深入研究和优化，旨在提高车辆的环境感知精度和效率，为自动驾驶和交通安全等领域提供技术支持。
三、任务内容
任务的具体要求如下：
（一）图像采集与预处理
1.设计并实现高质量的视觉传感器，并搭配高性能的图像处理芯片，实现高速、高效率的图像采集和处理。
2.深入研究图像预处理技术，包括图像去噪、图像增强、图像配准和变形校正等方面，使车辆感知系统能够在复杂的环境中获得高质量的图像数据。
（二）车辆跟踪与行为识别
1.探究基于深度学习技术的车辆跟踪算法，研究并改进现有算法，提高车辆跟踪的精度和速度。
2.设计并实现车辆行为识别算法，包括车辆的动态行为预测和危险行为识别等方面，判断车辆在行驶过程中的安全状态，提高自动驾驶的可靠性和安全性。
（三）场景感知与决策
1.深入研究基于规则和模型的场景感知算法，包括路况检测、信号检测、交通标志检测等方面，使车辆感知系统能够准确地获取道路和环境的信息。
2.研究并改进基于深度学习技术的场景感知算法，包括物体检测、语义分割和目标追踪等方面，提高车辆的智能识别和分析能力。
3.设计并实现基于优化算法的场景感知决策系统，包括路线规划、车速控制和车辆间的协同决策等方面，提高车辆在复杂情况下的智能协调能力。
四、任务进度和安排
任务时间：2021年1月-2022年12月
任务进度安排：
（一）图像采集与预处理：2021年1月-2021年6月
（二）车辆跟踪与行为识别：2021年7月-2022年3月
（三）场景感知与决策：2022年4月-2022年12月
五、任务预期成果
1.论文：完成至少2篇高水平论文，发表在国内外著名刊物上。
2.软件：完成车辆环境感知系统的设计与开发，并对系统进行室内和实地测试。
3.专利：获得至少2项具有实用性和专利价值的发明专利。
4.成果展示：在智能交通领域的国际性会议上进行论文展示，宣传任务结果及优势。
六、任务组织与人员安排
任务组织机构：智能交通研究组
任务负责人：张三
任务成员：李四、王五、赵六、小明、小红
七、经费预算
总经费：100万元
经费用途：
1.设备费：60万元，购买视觉传感器和图像处理芯片等设备。
2.人员费用：30万元，用于人员薪酬和差旅费等费用。
3.专利申请费：10万元，用于申请专利和维权费用。
任务完成后如有超出经费的部分，将由智能交通研究组自行承担。