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复杂场景下的运动人体检测与跟踪算法研究的任务书
一、任务背景
随着计算机视觉技术不断发展，运动人体检测与跟踪成为了近年来研究的热点之一。运动人体检测与跟踪技术应用广泛，例如可以用于视频监控、自动驾驶、人机交互等领域。尤其在复杂场景下，如运动场馆、交通路口等，运动人体检测与跟踪算法难度增加，但实际应用价值也更大。因此，研究复杂场景下的运动人体检测与跟踪算法具有重要意义。
二、任务目标
本次任务旨在研究复杂场景下的运动人体检测与跟踪算法，主要目标如下：
1.提出适应复杂场景的人体检测算法。
2.研究人体姿态估计算法，并实现对运动人体的姿态估计。
3.研究运动人体的跟踪算法，并考虑遮挡等因素对跟踪的影响。
4.实现运动人体检测与跟踪算法，并在真实场景下进行测试，分析算法的效果。
三、任务内容
1.学习相关技术：了解人体检测、姿态估计、目标跟踪等相关技术，并学习深度学习、计算机视觉等基础知识。
2.构建数据集：收集并标注现实场景下的人体数据集，为算法的训练和测试提供数据基础。
3.提出人体检测算法：针对场景复杂、光照条件变化等因素，提出适应复杂场景的人体检测算法。
4.实现姿态估计：基于检测到的人体进行姿态估计，并尝试使用深度学习等方法进行优化。
5.实现目标跟踪算法：考虑到人体运动的复杂性和运动中的遮挡等因素，研究运动人体的跟踪算法。
6.算法实现与测试：对提出的算法进行实现，并在真实场景下进行测试，分析算法的效果和可行性。
四、任务要求
1.具备深度学习、计算机视觉等相关知识背景，熟悉Python编程语言及其相关库。
2.具备良好的数据处理与算法实现能力，能够高效、准确地进行数据标注、数据处理和算法实现。
3.具备解决实际问题的能力，能够在实际应用中思考问题、解决问题。
4.能够独立思考、独立完成任务，并具备较强的团队合作精神。
五、任务成果
1.任务报告：包括任务背景、目标与意义、方法与方案、实验与结果等部分。
2.算法实现与测试代码：包括数据集处理、算法实现、测试及结果分析等部分。
3.论文撰写：将研究成果整理为论文，并投稿至相关学术期刊或会议。
六、任务时间
本次任务预计时间为3-6个月，时间可根据具体情况进行调整。
七、任务费用
本次任务费用由委托方提供，包括实验用品、设备、人工等相关费用。
八、任务评估
任务完成后，应提交相应的成果报告、算法实现与测试代码以及论文等，由专家对任务实现过程、成果质量进行评估。评估结果作为任务验收的依据，品质好坏直接影响支付费用和合作机会。