基于视觉的运动车辆检测研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着社会经济的快速发展和城市化进程的加速，道路交通系统日益复杂，车辆数量急剧增加，交通事故频发。

准确、高效地检测运动车辆，对于维护交通安全、提高道路通行效率、缓解交通拥堵等方面具有重要意义。

本选题旨在研究基于视觉的运动车辆检测技术，探索如何利用计算机视觉技术从图像或视频序列中自动识别和定位运动车辆。

2. 本选题国内外研究状况综述

运动车辆检测作为计算机视觉和智能交通领域的重要研究方向，近年来受到国内外学者的广泛关注，并取得了一系列研究成果。

1. 国内研究现状

国内学者在运动车辆检测方面开展了大量研究工作，并在目标检测算法、特征提取方法等方面取得了一定进展。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本选题的研究将围绕基于视觉的运动车辆检测技术展开，主要研究内容包括以下几个方面：
1.运动目标提取：研究基于背景差分、光流法等技术的运动目标提取方法，比较不同方法的优缺点，选择合适的算法进行改进和优化，提高运动目标提取的准确性和鲁棒性。

2.车辆特征提取：研究基于传统图像处理和深度学习的车辆特征提取方法。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用以下方法和步骤：
1.文献调研：深入研究国内外关于运动车辆检测的最新研究成果，包括传统目标检测算法、深度学习目标检测算法、车辆特征提取方法等，了解当前研究现状、存在问题和发展趋势。

查阅相关文献资料，包括期刊、会议论文、技术报告、专利等，跟踪领域内最新研究动态。

2.算法设计与实现：根据研究目标和内容，设计基于视觉的运动车辆检测算法框架，包括运动目标提取、车辆特征提取、车辆检测识别等模块。

5. 研究的创新点

本研究力求在以下几个方面取得创新：
1.高效的运动目标提取方法：针对传统运动目标提取方法在复杂场景下鲁棒性不足的问题，研究基于深度学习的运动目标分割算法，例如使用maskr-cnn等网络，提高运动目标提取的准确性和鲁棒性。

2.融合多特征的车辆表征：结合车辆自身的形状、颜色、纹理等多特征信息，构建更具区分性的车辆表征，提高车辆检测的准确率和鲁棒性。

例如，可以将hog特征、颜色直方图特征和深度学习提取的语义特征进行融合，构建更全面的车辆特征向量。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1]张萌,王文博,张宏伟,等.基于改进yolov5的小目标车辆检测[j].计算机应用,2023,43(04):1237-1245.

[2]李萌,张天骐,刘明,等.基于改进faster r-cnn的车辆检测算法研究[j].计算机工程与应用,2022,58(19):176-183.

[3]刘威,张宪民,黄心汉,等.基于改进centernet的车辆目标检测[j].计算机应用,2021,41(10):2969-2975.