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文档简介

基于Zynq的运动车辆检测与跟踪系统设计的任务书任务书一、任务背景随着社会的进步和科技的持续发展，人们对生活质量的要求也与日俱增。随之而来的是，交通的数量和复杂程度也在不断地增加。针对车辆安全问题，现有的车辆检测与跟踪系统存在一些局限性。为进一步提高车辆检测与跟踪系统的准确性和灵敏度，同时适应现代交通复杂环境的需求，需要设计一种新型的基于Zynq的运动车辆检测与跟踪系统。二、任务内容1.设计基于Zynq平台的车辆检测与跟踪系统。2.对车辆的视觉特征进行提取和分析，实现车辆识别。3.使用流体力学相关知识，为系统设计合适的运动跟踪算法。4.优化算法，提高车辆检测和跟踪的准确度和鲁棒性。5.设置车辆数据图形界面，方便相关人员查看车辆数据。6.编写系统的使用说明文档及测试文档。三、任务要求1.系统应具有良好的实时性、准确度、鲁棒性和可靠性。2.要求系统的算法优化，可大大提高系统的性能表现。3.视觉特征提取和分析能力应达到一定水平，以提高车辆的识别率。4.要求系统可方便使用和操作，以降低操作难度。5.使用的技术和工具应符合Zynq平台要求。四、任务进度1.文献调研：14天。2.系统设计和开发：50天。3.系统测试和优化：14天4.技术文档编写：12天。5.总结和验收：10天。五、任务重点1.视觉和运动跟踪算法的设计与优化。2.车辆视觉特征提取和分析的方法学习。3.系统图形界面设计和实现。4.系统的实时性和性能表现的优化。六、任务成果1.基于Zynq的运动车辆检测与跟踪系统完整功能实现。2.系统测试优化报告。3.使用说明文档。4.技术文档。5.车辆数据图形界面。七、经费预算本次任务所需经费约为8万元。八、参考文献1.Kaufman,J.(2016).Vehicledetectionandtrackingusingcomputervisionmethodsandradardata.2.Szegedy,C.,Liu,W.,Jia,Y.,Sermanet,P.,Reed,S.,Anguelov,D.,...&Rabinovich,A.(2015).Goingdeeperwithconvolutions.ProceedingsoftheIEEEconferenceoncomputervisionandpatternrecognition.3.Liu,W.,Rabinovich,A.,&Berg,A.C.(2015).Parsenet:Lookingwidertoseebetter.arXivpreprintarXiv:1506.04579.4.Tang,S.,Andriluka,M.,Andres,B.,Schiele,B.,&Yan,S.(2017).Multi-persontrackingbymultiscaledetectionsandmulti-cuefus

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