智能视频监控中行人检测与跟踪技术的研究与实现的任务书.docx

智能视频监控中行人检测与跟踪技术的研究与实现的任务书
任务书：智能视频监控中行人检测与跟踪技术的研究与实现
1.任务概述
随着智能视频监控技术的不断发展，为提高视频监控系统的效率和准确性，行人检测与跟踪成为了一个重要的研究方向。本项任务旨在研究智能视频监控中的行人检测和跟踪技术，实现对场景中行人的准确识别和跟踪，提高视频监控的实时性和精度。
2.任务目标
（1）研究行人检测和跟踪的基本原理及算法，并了解相关技术发展趋势和研究成果。
（2）研究深度学习技术在行人检测和跟踪中的应用，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
（3）实现针对不同场景下行人的检测和跟踪系统，包括室内和室外环境下的行人检测和跟踪。
（4）针对实时性需求，优化算法和程序，提高系统的响应速度和准确性。
3.任务内容
（1）研究行人检测和跟踪的基本原理和算法，包括基于Haar特征、HOG特征和深度学习等算法。
（2）实现基于深度学习的行人检测和跟踪系统，并了解不同深度学习模型（如YOLO、SSD等）的优缺点。
（3）进行实验，测试不同算法和系统在不同场景下的检测和跟踪效果，并进行比较和分析。
（4）针对系统的响应速度和准确性进行优化和提高。
4.任务分工
任务分工如下：
（1）A负责研究行人检测和跟踪的基本原理和算法，包括基于Haar特征、HOG特征和深度学习等算法；
（2）B负责实现基于深度学习的行人检测和跟踪系统，并了解不同深度学习模型的优缺点；
（3）C和D负责进行实验，测试不同算法和系统在不同场景下的检测和跟踪效果，并进行比较和分析，并针对系统的响应速度和准确性进行优化和提高。
5.任务完成时间
本项任务预计完成时间为3个月。具体计划如下：
第1个月：A和B负责研究和实现基于Haar特征、HOG特征和深度学习等行人检测和跟踪算法和系统；
第2个月：C和D负责进行实验测试，并进行比较和分析；
第3个月：C和D负责针对系统的响应速度和准确性进行优化和提高；
6.任务成果
（1）行人检测和跟踪算法和系统的研究报告（包括算法和系统的设计思路、关键技术、实现流程等）；
（2）行人检测和跟踪系统的压缩包和使用说明文档；
（3）数据集和实验结果报告（包括不同算法或系统在不同场景下的效果比较、优缺点分析等）。
7.任务验收
验收要求：
（1）研究报告、压缩包和使用说明文档、数据集和实验结果报告等符合规范要求；
（2）行人检测和跟踪系统具有较好的实时性和准确性；
（3）实验结果报告中对不同算法和系统的比较和分析得出合理结论。
验收时间和地点：
本项任务完成后，由任务组成员提交相关成果和报告，验收时间和地点另行商定。通过验收后，该任务算完成。