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视频图像中运动目标检测与跟踪的算法研究的任务书
任务书
一、任务背景
随着科技的不断发展和进步，许多新型的技术也不断的涌现出来。其中，视频图像处理技术得到了广泛的应用，它可以用于很多领域，如安防监控、智能交通、医疗诊断等。视频图像处理技术可以将视频中的信息集中归纳，实现图像的自动化分析和处理，极大的提高了工作效率和精度。此次任务的背景，是为了进一步研究视频图像中的运动目标检测与跟踪算法，提高其应用情境下的精度与效率。
二、任务目标
在视频图像处理的领域里，人们需要进行对不同场景下的运动目标进行快速的识别，例如，在一些安防监控系统中，需要对有人或车辆的区域进行快速的识别，从而得到及时的警报信息。本任务的目标是：研究视频图像中的运动目标检测与跟踪算法，实现对视频中的特定目标进行快速、精准的跟踪，同时对算法进行优化以提高效率。
三、任务内容
1.收集数据集：收集可供研究的视频图像数据集，用于算法的训练和测试。数据集应该具有多种不同的场景、光照、昼夜变化等因素，以测试算法的鲁棒性和韧性。
2.研究运动目标检测算法：基于深度学习、计算机视觉等相关领域的理论知识，研究进阶的运动目标检测算法，并对算法进行改进。
3.研究运动目标跟踪算法：基于运动目标检测算法的基础，研究并实现运动目标跟踪算法，实现对运动目标的快速跟踪，并对算法进行改进。
4.测试算法：为了验证算法的效果，选取不同的视频图像数据集进行算法测试，包含不同的场景、角度、车辆、人物等信息，并记录算法的准确率和速度。
四、任务步骤
1.确定任务目标和具体任务内容。
2.收集视频图像数据集，并对数据进行标注。
3.研究运动目标检测算法，并进行算法的优化。
4.研究运动目标跟踪算法，并进行算法的优化。
5.测试算法的效果，并记录算法的准确率和速度。
6.总结并撰写任务报告。
五、任务要求
1.掌握深度学习、计算机视觉和图像处理相关的理论知识。
2.能够熟练使用视频图像处理相关的编程技术，如Python、MATLAB等。
3.对算法研究有一定的基础和经验。
4.具有独立思考和解决问题的能力，并具备较强的团队协作精神。
5.按时完成任务，并撰写高质量的任务报告。
六、任务时间
本任务计划周期为2个月。
七、参考文献
1.Nebehay,G.,&Pflugfelder,R.(2017).Articulatedmulti-targettrackingusingsequentialmontecarloandhungrygaze.IEEEtransactionsonpatternanalysisandmachineintelligence,39(7),1343-1356.
2.Wang,N.,Ye,Y.,Yang,M.,Huang,R.,&Xu,W.(2019).DSTR:adeeplearning-basedapproachforreal-timeandrobustlong-termobjecttracking.IEEEAccess,7,1730-1743.
3.Zhu,T.,&Li,C.(2018).Onlinespeededuprobustnonnegativematrixfactorizationformotionfeatureextractionandvehicletracking.IEEETransactionsonIntelligentTransportationSystems,19(1),55-64.