基于視頻檢測技術(shù)的道路交通參數(shù)監(jiān)測系統(tǒng)的開題報告

基于視頻檢測技術(shù)的道路交通參數(shù)監(jiān)測系統(tǒng)的開題報告一、課題背景與意義隨著城市化進(jìn)程的加快，道路交通流量日益增加。道路通行時間及延誤時間等交通參數(shù)信息的準(zhǔn)確監(jiān)測對于城市交通管理和規(guī)劃具有非常重要的實際意義。目前，一些城市道路交通參數(shù)監(jiān)測系統(tǒng)已經(jīng)開始使用智能視頻監(jiān)測技術(shù)，但該技術(shù)仍有一些挑戰(zhàn)，如目標(biāo)識別和跟蹤、交通流量計算和道路車流密度分析等。因此，本研究旨在開發(fā)一種基于視頻檢測技術(shù)的道路交通參數(shù)監(jiān)測系統(tǒng)，以改善城市交通流量監(jiān)測的準(zhǔn)確性和效率。二、研究內(nèi)容本文將研究一種基于視頻檢測技術(shù)的道路交通參數(shù)監(jiān)測系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括四個主要模塊：視頻流處理、目標(biāo)檢測和跟蹤、交通流量計算以及道路車流密度分析。具體研究內(nèi)容包括以下幾個方面：1.視頻流處理：對道路視頻流進(jìn)行處理，包括解碼、采集、預(yù)處理、圖像增強(qiáng)、目標(biāo)分割和特征提取等。2.目標(biāo)檢測和跟蹤：使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法和深度學(xué)習(xí)技術(shù)，實現(xiàn)對車輛、行人、非機(jī)動車等交通目標(biāo)的檢測和跟蹤，并對目標(biāo)進(jìn)行短時跟蹤和長時跟蹤。3.交通流量計算：根據(jù)目標(biāo)的跟蹤信息，計算車道流量、道路流量和車速等交通參數(shù)。4.道路車流密度分析：通過交通流量計算結(jié)果，研究車流密度與交通安全、道路容量和交通擁堵之間的關(guān)系。三、研究方法與技術(shù)本文將采用以下研究方法和技術(shù)：1.圖像處理和計算機(jī)視覺技術(shù)：主要用于視頻流處理和目標(biāo)檢測和跟蹤。2.機(jī)器學(xué)習(xí)算法和深度學(xué)習(xí)技術(shù)：主要用于目標(biāo)檢測和跟蹤。3.數(shù)據(jù)挖掘和統(tǒng)計分析技術(shù)：主要用于交通流量計算和道路車流密度分析。四、研究預(yù)期成果本文預(yù)期實現(xiàn)基于視頻檢測技術(shù)的道路交通參數(shù)監(jiān)測系統(tǒng)，該系統(tǒng)能夠檢測和跟蹤交通目標(biāo)、計算車道流量、道路流量和車速等交通參數(shù)，以及進(jìn)行道路車流密度分析。此外，本文還將分析交通流量與交通安全、道路容量和交通擁堵之間的關(guān)系，為城市交通管理和規(guī)劃提供參考。五、可行性分析本課題具有較高的可行性。近年來，計算機(jī)視覺技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)得到了廣泛的應(yīng)用，并且在交通監(jiān)測領(lǐng)域已經(jīng)取得了很多成果。本文還借助數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和統(tǒng)計分析技術(shù)，深入研究交通流量與交通安全、道路容量和交通擁堵之間的關(guān)系，具有很大的研究價值。六、研究計劃本研究將分為以下幾個階段：第一階段：文獻(xiàn)調(diào)研和系統(tǒng)設(shè)計。調(diào)研現(xiàn)有的交通參數(shù)監(jiān)測方法和技術(shù)，并設(shè)計基于視頻檢測技術(shù)的道路交通參數(shù)監(jiān)測系統(tǒng)。第二階段：數(shù)據(jù)預(yù)處理和目標(biāo)檢測和跟蹤。收集道路視頻流數(shù)據(jù)，并進(jìn)行預(yù)處理和目標(biāo)檢測和跟蹤，為交通流量計算和道路車流密度分析做準(zhǔn)備。第三階段：交通流量計算和道路車流密度分析。根據(jù)目標(biāo)的跟蹤信息，計算車道流量、道路流量和車速等交通參數(shù)，并進(jìn)行道路車流密度分析。第四階段：實驗測試和結(jié)果分析。開展實驗測試，并對實驗結(jié)果進(jìn)行分析和總結(jié)。第五階段：論文撰寫和答辯。根據(jù)研究結(jié)果撰寫論文，并進(jìn)行答辯。七、參考文獻(xiàn)[1]WengJ,ZhangX,GaoX,etal.Real-timeintelligenttrafficsurveillance:areview[J].MultimediaToolsandApplications,2017,76(11):13573-13595.[2]WuA,HaoP,LiuY,etal.Trafficflowestimationalgorithmbasedondeeplearninginadynamicenvironment[J].JournalofAdvancedTransportation,2018,2018:1-10.[3]PiraliM,BettinelliA,CattaneoD,etal.Anadvancedalgorithmsplatformfortrafficcontrolsystems[J].Sensors,2018,18(10):3428.[4]DuR,LiY,ChenW,etal.Atrafficanalysismethodbasedondeeplearning[C]//Proceedingsofthe201911thInternationalConferenceonIntelligentHuman-MachineSystemsandCybernetics,2019:870-874.[5]HuS,LiuY,ChenS,etal.Adaptivetrackingvideobasedondeeplearning[C]//Pr