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驾驶员起步意图识别方法研究的任务书
任务书
一、任务背景与意义
近年来，随着汽车数量的快速增加，道路交通出现了很多问题，例如交通事故频发、拥堵等。其中，交通事故的发生率居高不下，很多事故都是因为驾驶员起步时造成的。因此，开发一种能够识别驾驶员起步意图的方法，对提高交通安全性和减少交通事故具有重要的意义。
二、任务内容
1.对国内外现有驾驶员起步意图识别方法进行调研，了解各种方法的优缺点、适用范围及研究难点。
2.收集驾驶员起步时所产生数据，设计实验方案，采集实验数据，建立起步意图识别的数据集。
3.分析实验数据，提取特征，选取适合的机器学习算法进行模型训练，建立起步意图识别模型。
4.对建立的模型进行评估和优化，提高模型的准确性和稳定性。
5.最终实现基于模型的驾驶员起步意图识别系统，并进行测试和验证。
三、任务要求
1.对现有的驾驶员起步意图识别方法进行全面的调研，撰写综述论文一篇。
2.采用适当的设备（如车载摄像头、传感器等）进行数据采集，并提供详细的数据说明。
3.根据实验数据，运用合适的数据预处理手段（如降维、归一化等），提取特征，并构建起步意图识别数据集。
4.选用学过的机器学习算法进行模型训练和建立，能够达到较高的准确度。
5.对模型进行评估、优化和改进，并提出可行方案。
6.利用Python等数学工具包编写模型实现和数据处理程序。
7.完整编写识别驾驶员起步意图的系统，并实现简单的用户界面。
8.提供完整的实现代码、实验数据、结果分析和文档。
四、任务进度
第一周：完成论文撰写、调研现有驾驶员起步意图识别方法。
第二-三周：进行实验数据采集和预处理。
第四-六周：采用机器学习算法进行建模和模型优化。
第七周：搭建系统架构，编写驾驶员起步意图识别系统程序。
第八周：进行系统测试和优化，并最终提交完整的任务成果。
五、参考文献
1.董华，龚万鹏.车载多媒体环境下的驾驶员行为识别[J].现代交通技术,2019,(1):47-52.
2.郑方，姜天辉.基于统计学习的驾驶员起步行为识别方法[J].华南理工大学学报(自然科学版),2020,48(10):63-69.
3.王灵.基于深度学习的车辆驾驶者行为识别研究[J].计算机科学,2019,(5):36-40.
六、团队分工
组长：负责任务书的起草、计划、协调以及撰写论文和任务报告。
组员1：负责调研现有驾驶员起步意图识别方法，提供方法分析和参考文献。
组员2：负责实验数据采集、特征提取和数据预处理。
组员3：负责采用机器学习算法进行建模和模型评估优化。
组员4：负责搭建系统架构并编写程序实现，最终进行测试和整合提交。
七、任务费用
本项目的主要费用为数据采集设备及实验场地的租用费用、算力费用等，预计总费用约30000元。