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基于视频序列的行人计数算法研究与实现的任务书
一、任务背景
人群密集的地区，如街道、商场、地铁站、体育场馆等场所，经常需要对人流量进行计算，以便进行安全管理、经营管理、资源规划等工作。而行人计数就是对通过某一区域的行人数量进行计数的过程。
随着科技的不断发展，特别是图像与视频处理技术的提高，行人计数技术也得到了很好的发展。现在，通过视频序列进行行人计数已经成为了一种比较有效的方法。因此，本任务的目的就是研究基于视频序列的行人计数算法，并进行实现。
二、任务内容
1.理论研究
（1）了解与行人计数相关的图像处理技术与算法，包括背景建模、目标检测、跟踪等技术；
（2）研究基于视频序列的行人计数算法，包括单目标、多目标、视频检测等算法，并比较各算法的优缺点；
（3）深入研究目标跟踪算法中的Kalman滤波器与粒子滤波器。
2.算法实现
（1）根据研究结果，选择一种适合实现的算法进行实现；
（2）编写程序，实现基于视频序列的行人计数算法；
（3）测试程序的准确性与性能。
三、任务要求
1.实现的算法需要具有较高的准确性与鲁棒性；
2.程序需要能够处理不同种类的视频序列，并能够实现实时计数；
3.程序需要具有较好的可扩展性，能够适应不同场景的需求。
四、任务重点
1.算法研究：选择合适的算法，并深入研究算法的原理，掌握关键的技术细节；
2.程序实现：编写高效、准确的程序，实现基于视频序列的行人计数算法；
3.测试评估：对程序进行充分的测试，评估算法的准确性、实时性和可扩展性。
五、预期结果
通过本任务的完成，预计可以得到以下结果：
1.掌握基于视频序列的行人计数算法的原理和实现方法；
2.实现基于视频序列的行人计数算法的程序；
3.评估算法的准确性、实时性和可扩展性；
4.可以将该算法应用于实际的人流量计算中，具有一定的应用价值。