基于视频的车辆检测与跟踪算法研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着智能交通系统（its）的快速发展，基于视频的车辆检测与跟踪技术作为其关键技术之一，在交通监控、自动驾驶、辅助驾驶等领域发挥着至关重要的作用。

研究目的：本选题旨在研究和开发高效、鲁棒的基于视频的车辆检测与跟踪算法，以提高车辆检测的准确率和跟踪的稳定性。

研究意义：本选题的研究成果对于提高交通管理效率、减少交通事故、促进自动驾驶技术的发展具有重要意义。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，国内外学者在基于视频的车辆检测与跟踪领域展开了大量的研究，并取得了一系列的成果。

国内研究现状：国内学者在车辆检测方面，主要集中于基于背景建模、特征提取和机器学习等方法。

例如，清华大学的学者提出了基于混合高斯模型的车辆检测算法，取得了较好的效果。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

主要内容：本研究将针对基于视频的车辆检测与跟踪算法进行深入研究，主要包括以下几个方面：1.视频图像预处理：针对车辆检测与跟踪的特点，研究视频图像的去噪、增强等预处理方法，提高图像质量，为后续处理奠定基础。

2.车辆检测算法研究：研究基于深度学习的车辆检测算法，如yolo、ssd等，并针对复杂场景下的车辆检测问题，改进现有算法，提高检测精度和鲁棒性。

3.车辆跟踪算法研究：研究基于深度学习的目标跟踪算法，如siamese网络、递归神经网络等，并针对车辆跟踪中的遮挡、尺度变化等问题，改进算法，提高跟踪的准确性和稳定性。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论研究和实验研究相结合的方法。

1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解车辆检测与跟踪领域的最新研究进展，分析现有方法的优缺点，为本研究提供理论基础。

2.算法设计与实现阶段：根据研究内容，设计基于深度学习的车辆检测与跟踪算法，并进行代码实现和调试。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.针对复杂场景下的车辆检测问题，提出一种改进的基于深度学习的车辆检测算法，提高检测精度和鲁棒性。

2.针对车辆跟踪中的遮挡、尺度变化等问题，提出一种改进的基于深度学习的车辆跟踪算法，提高跟踪的准确性和稳定性。

3.研究车辆检测与跟踪的集成框架，实现对视频序列中车辆的实时、准确的检测与跟踪。

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.孙浩,刘万军,李伟,等.基于改进yolov3与deepsort的车辆检测与跟踪算法[j].计算机应用,2021,41(09):2646-2652,2658.

2.李宇航,张梦珂,郭文涛,等.基于改进centernet的车辆检测算法[j].计算机工程与应用,2021,57(15):168-174.

3.张华,张云鹏,曾超,等.基于改进yolov5的小目标车辆检测算法[j].计算机工程与应用,2023,59(02):183-190.