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基于视频图像处理的车辆检测的任务书

任务名称：基于视频图像处理的车辆检测

任务目的：利用计算机视觉技术，在输入的视频图像流中进行车辆检测，实现自动化的车辆识别与追踪。

任务内容：

1.调研车辆检测相关技术：研究目前常用的车辆检测算法和技术，包括基于深度学习的目标检测、边缘检测等方法，了解它们的特点和优缺点。

2.数据预处理：收集车辆行驶视频、图像数据集，对数据进行预处理，如图像变换、去噪等操作，以便提高算法的准确度和稳定性。

3.车辆检测算法实现：根据调研结果，选择适合本任务的算法，实现车辆检测模型。主要包括车辆的定位、分类、跟踪等功能，同时要考虑算法的实时性和准确度。

4.算法优化和测试：对实现的车辆检测算法进行优化和调试，提高算法的效率和准确性。同时，对算法进行测试，分析算法的性能和结果。

5.编写相关技术文档：对整个车辆检测算法的实现过程和结果进行总结和归纳，并撰写相应的技术文档，以便后续的技术研究和应用。

任务成果：

1.车辆检测算法原型：实现基于视频图像处理的车辆检测算法原型，包括车辆定位、分类和跟踪等功能。

2.技术文档和测试报告：撰写算法实现说明，包括算法的具体实现细节、代码实现和测试结果等。

3.实验数据集和测试代码：提供实验使用的数据集和测试代码，以便其他人使用和参考。

任务参考文献：

1.Girshick,R.,Donahue,J.,Darrell,T.,etal.(2014).Richfeaturehierarchiesforaccurateobjectdetectionandsemanticsegmentation.ProceedingsoftheIEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition.

2.Ren,S.,He,K.,Girshick,R.,etal.(2015).FasterR-CNN:Towardsreal-timeobjectdetectionwithregionproposalnetworks.AdvancesinNeuralInformationProcessingSystems.

3.Hossain,S.,Muhammad,G.,Uh-Mee,L.,etal.(2020).Vehicledetectioninaerialimagesusingconvolutionalneuralnetworks.JournalofVisualCommunicationandImageRepresentation.

4.Wu,X.,Wei,Y.,Chen,Z.,etal.(2019).Vehicledetectionforautonomousdrivingbycombiningthestrengthsoftwo-stageandone-stagedetectors.IEEETransactionsonIntelligentVehicles.