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红外图像中机场跑道的自动识别与跟踪的任务书
任务名称：红外图像中机场跑道的自动识别与跟踪
任务描述：
本任务基于红外图像，在机场区域内自动识别并跟踪跑道位置。本任务旨在开发一种高效、精确的算法来检测跑道，并允许系统自动跟踪跑道的位置和方向。
任务要求：
1.开发基于红外图像的自动跑道识别算法；
2.实现跑道位置和方向的自动跟踪；
3.检测精度需要达到90%以上；
4.实现实时性能，在图像输入后100毫秒内输出检测结果。
任务实现：
1.对红外图像进行预处理，包括滤波、去噪、图像增强等；
2.开发跑道识别的算法，并在数据集上进行模型训练；
3.实现跑道位置和方向的自动跟踪算法；
4.通过对算法进行测试和优化，达到任务要求。
任务关键技术：
1.图像处理相关技术，如滤波、去噪、边缘检测等；
2.机器学习算法，如卷积神经网络等；
3.跟踪算法，如卡尔曼滤波等。
任务成果：
1.基于红外图像的自动跑道识别和跟踪算法；
2.一套可靠的算法测试系统；
3.一份详细的技术报告，包括算法实现细节、结果分析等。
实现时间：3个月。
团队人员：
1.图像处理专家：1人；
2.机器学习专家：1人；
3.算法工程师：2人；
4.项目经理：1人。
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