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文檔簡介

多視頻目標跟蹤算法研究的任務書一、任務背景目標跟蹤是視頻處理中的一個基本問題，應用廣泛，如監控、安防、自動駕駛等。傳統的目標跟蹤算法主要針對單目標、背景簡單的場景，而在復雜背景下、多目標跟蹤的場景下，傳統算法容易出現漏檢、誤檢等問題。隨著深度學習的發展，多目標跟蹤算法逐漸成為研究的熱點。二、任務描述本項目旨在研究多視頻目標跟蹤算法，包括但不限于以下內容：1.調研目前多視頻目標跟蹤算法的發展狀況，總結其優缺點，并且對最先進的算法進行深入研究。2.根據目前研究成果，提出一種針對多視頻目標跟蹤的深度學習算法，結合目標檢測、跟蹤和重識別等模塊，實現對多個目標的連續跟蹤。3.搜集和標注大量的多視頻數據集，并進行數據增強和清洗，以提高算法的泛化能力。4.設計并實現多視頻目標跟蹤的實驗平臺，評估算法的性能。5.在實驗平臺上，通過對比實驗和消融實驗來驗證算法的有效性和可行性。三、任務成果1.完整的多視頻目標跟蹤算法，并且在多個數據集上驗證其性能。2.所搜集的數據集及其標注，以及數據增強和清洗的算法，以方便后續的研究和應用。3.實驗平臺的相關代碼和文檔，以及實驗結果的分析報告和論文。四、任務要求1.本項目需具備深度學習相關知識，熟悉目標檢測、跟蹤和重識別等模塊和算法，具有相關研究經驗者優先。2.需要有較強的編程能力，能夠熟練使用Python和深度學習框架，如PyTorch等，并且能夠熟練實現目標跟蹤算法。3.需要熟悉常用的深度學習數據處理和增強方法，如數據集標注、數據增強、數據清洗等。4.需要了解基本的機器學習和計算機視覺相關知識，如卷積神經網絡、目標檢測、跟蹤和重識別等基本算法。5.需要具備良好的團隊合作能力，能夠與團隊成員協同工作，完成研究任務。五、任務周期本項目周期為6個月，具體分工和進度由團隊成員商定。其中，前3個月主要用于算法研究、數據集搜集和準備；后3個月主要用于算法實現、實驗設計和結果評估。最后，還需要對結果進行分析、總結并發布成論文。六、任務預算本項目的總預算為50萬元，其中主要包括以下方面：硬件設備購買：10萬元數據集搜集及標注：10萬元研究人員工資及其它支出：30萬元七、評估標準1.算法性能的優越性和可行性

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