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二维目标视觉检测与跟踪系统设计的任务书
任务书
题目：二维目标视觉检测与跟踪系统设计
背景：
二维目标视觉检测与跟踪系统是当前计算机视觉领域的一个热门研究方向。其应用广泛，可以用于视频监控、智能交通、医疗影像等场景中的目标检测和跟踪。当前市场上常见的视频监控系统基本都采用了这种技术。而且，随着技术的不断提高，二维目标检测与跟踪技术在可用性和应用范围上都在不断扩大，并逐渐广泛应用于各个领域。
任务目标：
本项目旨在设计并实现一个基于二维目标视觉检测与跟踪技术的系统，能够实现对移动目标的实时检测和跟踪，从而实现对场景的实时监控和目标分析。
任务说明：
1.目标检测模块
（1）采用深度学习算法，设计基于卷积神经网络（CNN）的目标检测模型。
（2）采集视频数据集，对网络模型进行训练，得到高精度的目标检测器。
（3）将训练得到的模型嵌入到系统中的目标检测模块，实现对移动目标的实时检测。
2.目标跟踪模块
（1）设计基于多特征融合（MOT）的目标跟踪算法，实现对移动目标的连续跟踪。
（2）实现基于跟踪算法的目标跟踪模块，并与目标检测模块对接，实现对移动目标的全流程跟踪。
3.系统界面和功能实现
（1）设计友好的系统界面，包括实时视频展示、监控目标图像展示、操作按钮等。
（2）实现目标检测和跟踪后的数据输出和展示，包括目标的坐标、速度、距离、大小等信息。
（3）实现目标的轨迹可视化，对目标轨迹进行可视化展示和分析。
（4）实现对视频流的录制和回放功能，实现对历史录像的查看和分析。
任务要求：
1.系统应基于Python语言和深度学习框架实现，如TensorFlow、Keras等。
2.系统应支持流媒体视频流的实时监控和目标检测跟踪。
3.系统应在保证目标检测和跟踪准确性的同时，尽可能提高运行速度，保证帧率不低于20帧/秒。
4.系统设计应考虑易用性和可扩展性，可根据需求对系统进行二次开发。
5.系统应实现完整的文档说明，包括系统架构设计、功能模块实现、使用说明等。
6.系统应在项目验收阶段进行演示和测试，验证系统效果和性能。
参考文献：
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