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基于视频的车辆违禁压线检测的研究与实现的任务书

一、任务背景和目的

随着社会经济的发展和城市化进程的加速，城市道路交通拥堵问题日益突出。其中车辆违规行驶和停车现象不断增加，给交通管理和安全带来了很大的隐患。因此，基于视频的车辆违禁压线检测技术的研究和实现变得愈发重要。

本次课程设计的目的是运用计算机视觉技术和深度学习算法，实现基于视频的车辆违禁压线检测，并为城市道路交通管理提供技术支持。

二、任务内容

1.研究车辆违禁压线检测的基本原理和方法；

2.收集和整理道路交通视频数据集，并进行数据预处理；

3.构建车辆违禁压线检测模型，并进行模型训练和优化；

4.实现车辆违禁压线检测算法，并编写相关代码；

5.进行算法测试和验证，评估算法性能和准确度；

6.基于实现的算法，进行实际应用场景的测试和调优，并提供技术支持。

三、任务要求

1.全面理解计算机视觉技术和深度学习算法的基本原理；

2.熟练掌握PyTorch等深度学习框架，并能够使用该框架构建深度学习模型；

3.具有较强的数据处理能力，并能够熟练使用Python等编程语言；

4.熟悉Linux操作系统及相关开发环境，并能够熟练使用Git进行代码管理；

5.具备良好的团队合作和沟通能力，有较强的项目管理能力和责任心。

四、任务范围和时间

任务范围：本次课程设计的任务范围主要包括算法研究、数据预处理、算法实现、模型训练和测试、实际应用场景测试和调优等环节。

任务时间：本次课程设计周期为10周，其中前6周主要是算法研究和数据预处理环节，后4周用于算法实现、模型训练和测试、实际应用场景测试和调优等环节。