城市交通系統(tǒng)中行人交通視頻檢測(cè)的理論與方法的開(kāi)題報(bào)告

城市交通系統(tǒng)中行人交通視頻檢測(cè)的理論與方法的開(kāi)題報(bào)告一、選題背景城市交通系統(tǒng)中，行人交通受到越來(lái)越多的關(guān)注。隨著城市化進(jìn)程的加快，人口密度增加，城市交通擁堵嚴(yán)重，而行人又是城市交通系統(tǒng)中不可或缺的組成部分，因此行人交通系統(tǒng)的研究變得尤為重要。行人交通的研究?jī)?nèi)容包括行人數(shù)量、行人流量、行人速度等多個(gè)方面，而其中最基本的是行人數(shù)量與行人流量的統(tǒng)計(jì)。視頻檢測(cè)技術(shù)是當(dāng)今城市交通系統(tǒng)中應(yīng)用最廣泛的一種技術(shù)之一。視頻檢測(cè)技術(shù)以視頻監(jiān)控設(shè)備為基礎(chǔ)，通過(guò)對(duì)攝像頭獲得的視頻圖像進(jìn)行分析與處理，從而得到交通數(shù)據(jù)。因其數(shù)據(jù)獲取精度高、成本低、實(shí)時(shí)性強(qiáng)等優(yōu)勢(shì)，廣泛應(yīng)用于交通擁堵、交通安全、交通管理等領(lǐng)域。而如何應(yīng)用視頻檢測(cè)技術(shù)對(duì)行人交通進(jìn)行檢測(cè)，則是本次研究的主要問(wèn)題。二、選題意義隨著城市化進(jìn)程的加快，城市交通擁堵問(wèn)題日益突出，而行人交通是解決城市交通擁堵的一個(gè)重要方式。因此，對(duì)行人交通的研究變得尤為重要。而視頻檢測(cè)技術(shù)作為行人交通研究的基礎(chǔ)，其應(yīng)用將大大提升行人交通研究的精度與效率。同時(shí)，視頻檢測(cè)技術(shù)應(yīng)用于行人交通系統(tǒng)的研究，也將對(duì)城市交通管理與規(guī)劃產(chǎn)生積極的影響。通過(guò)精確的行人交通數(shù)據(jù)，交通管理部門可以根據(jù)不同時(shí)間段、不同地點(diǎn)的行人流量，制定相應(yīng)的交通管理措施，以避免交通擁堵。而對(duì)城市交通的規(guī)劃來(lái)說(shuō)，交通研究數(shù)據(jù)可以更好地指導(dǎo)城市交通規(guī)劃與設(shè)計(jì)。三、研究?jī)?nèi)容及方法本次研究的主要內(nèi)容是，基于視頻檢測(cè)技術(shù)，從視頻圖像中檢測(cè)出行人的數(shù)量。具體而言，研究?jī)?nèi)容包括以下三個(gè)方面：1、基礎(chǔ)理論：對(duì)視頻檢測(cè)技術(shù)的基本原理與行人檢測(cè)算法進(jìn)行探究，了解其適用范圍與性能指標(biāo)。2、數(shù)據(jù)集建立：利用視頻監(jiān)控設(shè)備，采集城市街區(qū)中的行人視頻，建立行人交通數(shù)據(jù)集。3、算法設(shè)計(jì)：針對(duì)建立的數(shù)據(jù)集，設(shè)計(jì)行人交通的檢測(cè)算法，并對(duì)其性能進(jìn)行評(píng)估、優(yōu)化。其中，算法設(shè)計(jì)將主要涉及目標(biāo)檢測(cè)、目標(biāo)跟蹤、像素點(diǎn)建模等關(guān)鍵技術(shù)。綜合運(yùn)用以上研究方法，通過(guò)實(shí)際數(shù)據(jù)驗(yàn)證算法的準(zhǔn)確性與實(shí)用性，并針對(duì)不同的場(chǎng)景和應(yīng)用進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)。四、研究預(yù)期結(jié)果本研究的預(yù)期結(jié)果包括以下方面：1、建立基于視頻檢測(cè)技術(shù)的行人交通數(shù)據(jù)集。2、設(shè)計(jì)行人交通圖像處理算法，并驗(yàn)證其性能。3、提出優(yōu)化的行人交通圖像處理算法，并對(duì)其進(jìn)行實(shí)際應(yīng)用驗(yàn)證。通過(guò)以上研究成果，可以為城市交通規(guī)劃與管理提供數(shù)據(jù)支持，為解決城市交通擁堵問(wèn)題提供實(shí)用方法，從而有力地改善城市交通環(huán)境，提高城市交通效率。五、研究進(jìn)度安排本研究的工作進(jìn)度安排如下表所示：|工作名稱|工作內(nèi)容|預(yù)計(jì)時(shí)間||---|---|---||1|研究行人交通的檢測(cè)算法|3個(gè)月||2|采集行人視頻并建立數(shù)據(jù)集|1個(gè)月||3|針對(duì)數(shù)據(jù)集，優(yōu)化算法并進(jìn)行實(shí)際應(yīng)用驗(yàn)證|6個(gè)月||4|編寫(xiě)論文并撰寫(xiě)學(xué)位論文|5個(gè)月|六、參考文獻(xiàn)[1]Y.Gao,Y.Song,B.Zhang,andW.Liu,“Pedestriandetectionforintelligenttransportationsystems,”inProceedingsofthe9thInternationalConferenceonEmbeddedandMultimediaComputingandWorkshoponInformationSecurity,2014,pp.11–16.[2]S.R.GunnandM.A.F.Harrison,“Bayesiandetectionofwalkingpedestrians,”inProceedingsofthe2013IEEEInternationalConferenceonComputerVision,2013,pp.11–14.[3]Z.Li,Y.Ye,J.Yang,andM.Li,“Areal-timecountingsystemforpedestriantraffic,”IEEETransactionsonIntelligentTransportationSystems,vol.16,no.4,pp.1944–1957,2015.[4]F.Wang,L.Yin,andB.G.Hu,“Real-timepedestriandetectionusingadaptivebackgroundmodeling,”IEEETransactionsonCircuitsandSystemsforVideoTechnology,vol.24,no.2,pp.302–314,2014.[5]Y.CuiandZ.Qin,“PedestriandetectionbasedonmultipleHOG-LBPfeatures,”inProceedingsofthe7t