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智能视频监控系统中目标检测与跟踪关键技术研究的任务书
任务书
任务名称：智能视频监控系统中目标检测与跟踪关键技术研究
任务目的：通过研究智能视频监控系统中的目标检测和跟踪关键技术，提高视频监控系统的智能化和准确性，使其在实际应用中更具有可行性和作用性。
任务描述：随着社会的发展和科技的进步，视频监控技术得到了广泛的应用。而面对大规模的监控视频数据，如何快速、准确地检测和跟踪出目标，是视频监控系统研究的关键问题之一。本任务旨在研究智能视频监控系统中的目标检测和跟踪关键技术。
任务分析：目标检测和跟踪技术是智能视频监控系统的两个重要技术环节。目标检测是指从视频监控画面中自动识别和标注出所关注的目标；而目标跟踪则是在多个监控画面中跟踪同一目标的运动轨迹。这两个技术是实现视频监控系统智能化的基础。
目标检测的关键技术包括物体标注、特征提取和分类等。其中物体标注是指在监控画面中标注出所关注的目标，对后续的目标检测和跟踪起到了关键作用；而特征提取是将物体的颜色、形状和纹理等特征转换成数字化的特征向量，以便于后续的分类处理。目标检测技术的主要思路包括传统的基于滑动窗口和特征匹配的方法，以及目前较为先进的基于深度学习的方法。而目标跟踪的关键技术包括目标表示、目标跟踪算法和运动预测等。其中，目标表示是将目标的位置信息转换为数字化的特征向量，以便于后续的目标跟踪算法处理；而目标跟踪算法则是利用目标的运动信息来预测目标的下一步位置，以便于实现目标的连续跟踪。
任务要求：本任务要求研究智能视频监控系统中目标检测和跟踪的关键技术，并设计实现一种基于深度学习的目标检测和跟踪算法。具体要求如下：
1.研究深度学习算法在目标检测和跟踪领域的应用，掌握卷积神经网络、目标检测算法（如YOLO、SSD和FasterR-CNN等）、Siamese网络等相关技术，对其优缺点进行分析；
2.基于研究成果，设计实现一种基于深度学习的目标检测和跟踪算法，包括数据预处理、网络结构设计、训练和测试等环节；
3.对实现的算法进行性能评估，包括精度、召回率和F1分数等指标，并与传统的目标检测和跟踪算法进行比较分析；
4.撰写符合要求的实验报告和论文，包括算法的设计思路、实验结果和分析等内容。
预期成果：
1.研究深度学习算法在目标检测和跟踪领域的应用，对其优缺点进行分析；
2.设计实现一种基于深度学习的目标检测和跟踪算法，并完成性能评估和分析；
3.撰写符合要求的实验报告和论文。
关键技术：卷积神经网络、目标检测算法、Siamese网络、数据预处理、网络结构设计、训练和测试、精度、召回率、F1分数。
主要参考文献：
1.RedmonJ,DivvalaS,GirshickR,etal.Youonlylookonce:Unified,real-timeobjectdetection.ProceedingsoftheIEEEconferenceoncomputervisionandpatternrecognition,2016:779-788.
2.LiuW,AnguelovD,ErhanD,etal.SSD:Singleshotmultiboxdetector.Europeanconferenceoncomputervision.Springer,Cham,2016:21-37.
3.RenS,HeK,GirshickR,etal.FasterR-CNN:Towardsreal-timeobjectdetectionwithregionproposalnetworks.Advancesinneuralinformationprocessingsystems,2015:91-99.
4.BertinettoL,ValmadreJ,HenriquesJF,etal.Fully-convolutionalsiamesenetworksforobjecttracking.ProceedingsoftheEuropeanConferenceonComputerVision(ECCV),2016:850-865.
5.GirshickR,DonahueJ,DarrellT,etal.Richfeaturehierarchiesforaccurateobjectdetectionandsemanticsegmentation.ProceedingsoftheIEEEconferenceoncomputervisionandpatternrecognition,2014:580-587.