基于Snake模型的车辆跟踪技术研究的任务书任务名称：基于Snake模型的车辆跟踪技术研究任务背景：车辆跟踪技术是计算机视觉领域的热点研究方向之一。它在智能交通、自动驾驶等领域中有着重要的应用价值。目前，车辆跟踪技术已经有了很多研究成果，但还存在以下问题：1.目前的车辆跟踪算法对于复杂场景如大车流量、多车道和高速等场景的适应性较差。2.目前的车辆跟踪算法对于车辆变形、遮挡、离散等问题的处理能力较弱。因此，有必要开展基于Snake模型的车辆跟踪技术研究，这将对车辆跟踪技术的提升和应用具有重要的促进作用。任务目标：1.研究Snake模型在车辆跟踪中的应用原理。2.基于Snake模型，提出一种新的车辆跟踪算法。3.对比分析新算法与现有车辆跟踪算法的效果，验证其优越性。任务内容：1.研究基础：研究计算机视觉、图像处理等领域的基本理论和方法，了解Snake模型的原理和应用场景。2.算法设计：设计基于Snake模型的车辆跟踪算法，该算法需要具有适应复杂场景、处理车辆变形、遮挡、离散等情况的能力。3.算法实现：使用Python或其他相关编程语言，实现车辆跟踪算法并进行调试，得到能够实际运行的代码。4.实验验证：使用公开数据集或自行采集数据集，对比分析新算法与现有车辆跟踪算法的效果，验证其稳定性、精度、准确率等指标。5.报告撰写：整理实验数据和分析结果，撰写实验报告，包括研究背景、算法设计和实现、实验验证、结论等部分。同时，应该进行必要的图表展示，以便更好地阐明论点。任务时间：本任务拟定周期为6个月。任务人员：本项目需要2名拥有相关领域经验的研究人员共同完成。任务报酬：本项目总报酬为50万元。其中，30万元用于研究人员工资和劳务费，20万元用于购买研究所需的硬件和软件等设备。