基于機(jī)器視覺的雨雪天氣情況下的汽車流量檢測算法研究的開題報告

基于機(jī)器視覺的雨雪天氣情況下的汽車流量檢測算法研究的開題報告一、研究背景與意義隨著城市化的快速發(fā)展，交通擁堵已經(jīng)成為城市中最突出的問題之一。如何有效解決交通擁堵問題是城市規(guī)劃和交通管理的重要任務(wù)。而汽車流量檢測是解決交通擁堵問題的關(guān)鍵技術(shù)之一。傳統(tǒng)的汽車流量檢測技術(shù)主要靠傳感器或視頻監(jiān)控等技術(shù)手段實(shí)現(xiàn)。然而，由于傳感器需要鋪設(shè)在地面上，會受到車輛輪胎軌跡和路面狀況的影響，易受損壞，而且成本較高；而視頻監(jiān)控的檢測精度受天氣、時間等因素的影響，對檢測的有效性也會造成一定的影響。因此，本研究旨在基于機(jī)器視覺的技術(shù)手段，對雨雪天氣情況下的汽車流量進(jìn)行高效、準(zhǔn)確的檢測。通過建立合理的算法模型，實(shí)現(xiàn)汽車流量檢測的自動化、數(shù)字化和實(shí)時化等要求，以提高城市交通治理水平，實(shí)現(xiàn)道路交通信息化的目的。二、研究內(nèi)容與技術(shù)路線1.研究內(nèi)容本研究的主要內(nèi)容是基于機(jī)器視覺技術(shù)的雨雪天氣情況下汽車流量檢測算法。具體包括：（1）研究雨雪天氣下汽車流量檢測技術(shù)的特點(diǎn)和難點(diǎn)；（2）建立適合于雨雪天氣的圖像預(yù)處理流程，提高視頻圖像的質(zhì)量；（3）設(shè)計(jì)基于深度學(xué)習(xí)的對象檢測算法，并使用訓(xùn)練好的模型對監(jiān)控視頻圖像進(jìn)行車輛識別和流量計(jì)數(shù)；（4）開發(fā)系統(tǒng)化的雨雪天氣下的汽車流量檢測軟件，實(shí)現(xiàn)自動化檢測，包括數(shù)據(jù)采集、處理、存儲、分析等功能。2.技術(shù)路線（1）圖像預(yù)處理技術(shù)將監(jiān)控視頻進(jìn)行去雨雪處理，利用直方圖均衡化技術(shù)改善圖像質(zhì)量，提取出車輛的灰度圖像。（2）深度學(xué)習(xí)技術(shù)采用深度學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)行物體檢測，設(shè)計(jì)基于YOLOv3算法的車輛檢測模型。（3）車輛識別與流量計(jì)數(shù)通過訓(xùn)練好的車輛檢測模型，進(jìn)行車輛識別及流量計(jì)數(shù)，實(shí)現(xiàn)車輛數(shù)量和流量的精準(zhǔn)檢測。（4）系統(tǒng)化軟件開發(fā)采用python語言進(jìn)行軟件開發(fā)，針對不同的需求擴(kuò)展相應(yīng)的功能，實(shí)現(xiàn)單個視頻源或者多個視頻源的實(shí)時監(jiān)測及數(shù)據(jù)管理功能。三、研究計(jì)劃1.前期調(diào)研與文獻(xiàn)綜述（1個月）對于國內(nèi)外相關(guān)領(lǐng)域最新技術(shù)進(jìn)展、應(yīng)用和研究現(xiàn)狀進(jìn)行系統(tǒng)性調(diào)查和歸納，總結(jié)和分析相關(guān)理論、技術(shù)及問題。2.需求分析及系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)（2個月）結(jié)合車流分析的需求和技術(shù)要求，制定系統(tǒng)功能和技術(shù)路線，確定系統(tǒng)架構(gòu)，討論并解決系統(tǒng)中的關(guān)鍵技術(shù)問題。3.圖像預(yù)處理算法及方案設(shè)計(jì)（1個月）根據(jù)需求和實(shí)際應(yīng)用場景，設(shè)計(jì)合理的圖像預(yù)處理流程，測試和評估其效果。4.深度學(xué)習(xí)模型建模及車輛檢測算法實(shí)現(xiàn)（3個月）利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)能夠在雨雪情況下有效檢測車輛的算法模型，并通過相關(guān)測試和評估，驗(yàn)收其性能表現(xiàn)。5.軟件系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)（2個月）針對車流監(jiān)測的流程和需求開發(fā)對應(yīng)的軟件系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)自動化采集、處理、存儲、分析等功能。6.實(shí)驗(yàn)與評估（1個月）通過大量實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的收集和結(jié)果比對，對算法模型和軟件系統(tǒng)的性