基于圖像內(nèi)容敏感度的交通視頻背景提取算法的開題報告

基于圖像內(nèi)容敏感度的交通視頻背景提取算法的開題報告一、選題背景和意義隨著智能交通系統(tǒng)的發(fā)展，交通監(jiān)控攝像機不斷增加，交通視頻背景提取算法已成為交通流量控制、安防監(jiān)控等領域的重要應用之一。在實際交通監(jiān)控中，視頻中的背景信息對于交通狀況的檢測、車輛跟蹤、行人識別等有著重要的作用。由于交通視頻中存在大量的車輛、行人等運動物體與背景進行交互，因此背景提取算法的準確率和實時性十分重要。目前，交通視頻背景提取算法研究較為成熟的方法主要包括基于幀差法、基于高斯混合模型和基于深度學習的方法。盡管這些方法在一定程度上可以提取出背景信息，但仍存在著背景提取不完整、噪聲干擾等問題。因此，在更準確有效的基礎上，需要進一步開發(fā)交通視頻背景提取算法以滿足不斷發(fā)展的交通監(jiān)控需求。本項目擬通過將圖像內(nèi)容敏感度與背景提取相結合，提取交通視頻中的背景信息，縮短后續(xù)處理時間，達到提高交通監(jiān)控精度和實時性的目的。二、研究內(nèi)容和技術路線1.研究內(nèi)容：（1）對現(xiàn)有的背景提取算法進行綜述和比較，發(fā)現(xiàn)其不足之處，并尋找圖像內(nèi)容敏感度在交通視頻背景提取算法中的應用價值。（2）研究如何使用圖像內(nèi)容敏感度來輔助背景提取，提高提取精度。通過分析圖像內(nèi)容敏感度的原理，結合前期研究的幀差法、高斯混合模型等方法，提出一種新的基于圖像內(nèi)容敏感度的交通視頻背景提取算法。（3）設計算法實驗驗證方法，對比分析新算法與傳統(tǒng)算法的優(yōu)劣。2.技術路線：（1）文獻綜述：對現(xiàn)有的交通視頻背景提取算法進行研究綜述，以及圖像內(nèi)容敏感度的相關文獻的閱讀和總結。（2）算法設計：基于圖像內(nèi)容敏感度的交通視頻背景提取算法的設計，分析其計算復雜度，提高實時性。（3）實驗驗證：設計實驗驗證方法，比較新算法與傳統(tǒng)算法在背景提取精度和實時性上的優(yōu)缺點，并嘗試解釋實驗結果。三、預期成果本項目預期達到以下成果：（1）對現(xiàn)有的交通視頻背景提取算法進行綜述和比較，提出交通視頻背景提取算法不足之處。（2）設計一種基于圖像內(nèi)容敏感度的交通視頻背景提取算法，提高交通監(jiān)控精度和實時性。（3）通過實驗驗證數(shù)據(jù)，比較新算法與傳統(tǒng)算法在背景提取精度和實時性上的優(yōu)缺點，并嘗試解釋實驗結果。（4）撰寫交通視頻背景提取算法的相關論文或?qū)＠Ｋ?、進度安排本研究計劃將于2022年3月開始，工期為一年，具體進度安排如下：（1）2022年3月-5月：研究現(xiàn)有背景提取算法和圖像內(nèi)容敏感度原理，撰寫開題報告。（2）2022年6月-8月：根據(jù)研究的結果，設計基于圖像內(nèi)容敏感度的交通視頻背景提取算法，分析算法的計算復雜度，提高實時性。（3）2022年9月-10月：實驗驗證算法效果，分析算法的優(yōu)缺點，并撰寫相應論文或?qū)＠＃?）2022年11月-12月：進行算法的完善和優(yōu)化，并撰寫畢業(yè)論文。五、參考文獻[1]黃永明,林偉生,林燕華.基于像素級深度特征的運動物體檢測[J].軟件學報,2019,1(3):823-835.[2]劉鑫,潘曉輝.基于改進的高斯混合模型的背景建模算法[J].中國圖象圖形學報,2018,10(15):