客流車載率智能視頻檢測算法研究的開題報(bào)告

客流車載率智能視頻檢測算法研究的開題報(bào)告一、選題背景隨著城市化的進(jìn)程加快，城市道路交通的擁堵問題變得日益突出，為解決交通擁堵問題，提高道路利用率，深入開展了智能交通系統(tǒng)的建設(shè)。智能交通系統(tǒng)中重要的一環(huán)是路況監(jiān)測，其中之一就是車輛客流量的監(jiān)測。現(xiàn)有的人工客流調(diào)查方法需要人工記錄，效率低下且容易出現(xiàn)誤差；而基于視頻監(jiān)測的客流量檢測方法能夠?qū)崿F(xiàn)自動化、高效化，因此得到廣泛的應(yīng)用。目前市場上已經(jīng)有一些車載視頻監(jiān)測系統(tǒng)，可以實(shí)現(xiàn)對車輛行駛狀態(tài)的監(jiān)測，但是這些系統(tǒng)一般都是基于圖像處理實(shí)現(xiàn)的，需要大量的人工干預(yù)，且準(zhǔn)確率較低。本課題旨在開發(fā)一款基于深度學(xué)習(xí)的車載視頻監(jiān)測算法，不僅能夠?qū)崿F(xiàn)對車輛客流量的自動監(jiān)測，而且準(zhǔn)確率更高、效率更高。二、研究內(nèi)容本課題主要探討基于深度學(xué)習(xí)的車載視頻監(jiān)測算法。具體研究內(nèi)容包括：1.車輛識別技術(shù)研究。通過深度學(xué)習(xí)模型，訓(xùn)練出一個能夠自動識別行駛中的車輛的系統(tǒng)，從而實(shí)現(xiàn)車輛的全自動檢測。2.車載視頻場景下的車輛客流量統(tǒng)計(jì)算法研究。通過識別車輛，實(shí)現(xiàn)客流量的計(jì)算，從而提高檢測的準(zhǔn)確率。3.車載視頻自適應(yīng)監(jiān)測算法的研究。通過分析視頻監(jiān)測場景，優(yōu)化車載視頻監(jiān)測算法，實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)調(diào)整，提高檢測效果。三、研究意義本課題的研究成果將能夠在智能交通系統(tǒng)中發(fā)揮重要作用，具體包括：1.可以實(shí)現(xiàn)車輛客流量自動監(jiān)測，提高道路利用率，緩解城市交通擁堵。2.可以大幅度提高視頻監(jiān)測的準(zhǔn)確率和效率，提高智能交通系統(tǒng)的整體效能。3.可以為車載監(jiān)測系統(tǒng)的智能化應(yīng)用提供參考和借鑒，促進(jìn)行業(yè)技術(shù)進(jìn)步。四、研究方法本課題的研究方法主要包括：1.深度學(xué)習(xí)模型的建立。通過搭建深度學(xué)習(xí)模型，采用數(shù)據(jù)訓(xùn)練法和模型優(yōu)化等策略，實(shí)現(xiàn)車輛的自動識別，為車載視頻監(jiān)測提供基礎(chǔ)支持。2.車輛客流量檢測算法的建立。基于已有的檢測技術(shù)，利用深度學(xué)習(xí)模型，識別場景中的車輛，并進(jìn)行客流量的統(tǒng)計(jì)。3.自適應(yīng)監(jiān)測算法的建立。通過對場景的分析，優(yōu)化車載視頻監(jiān)測算法，實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)調(diào)整，提高檢測效果。五、預(yù)期成果本課題預(yù)期實(shí)現(xiàn)的成果包括：1.實(shí)現(xiàn)基于深度學(xué)習(xí)的車載視頻監(jiān)測算法，可以自動檢測行駛中的車輛，并進(jìn)行客流量客流量統(tǒng)計(jì)。2.實(shí)現(xiàn)客流量監(jiān)測的自適應(yīng)調(diào)整，在不同的監(jiān)測場景下，能夠自動適應(yīng)調(diào)整，提高檢測效果。3.研究成果將開源發(fā)布，可以為智能交通和車載監(jiān)測領(lǐng)域的發(fā)展提供支持。六、研究進(jìn)度安排目前，本課題正在進(jìn)行初步的調(diào)研和技術(shù)儲備。從2021年6月開始，進(jìn)入正式的課題研究階段，預(yù)期的研究進(jìn)度安排如下：1.2021年6月至2021年7月：深度學(xué)習(xí)模型的建立，包括數(shù)據(jù)收集、模型搭建、訓(xùn)練和優(yōu)化等方面的工作。2.2021年8月至2021年9月：車輛客流量檢測算法的建立，包括客流量統(tǒng)計(jì)和自適應(yīng)監(jiān)測算法的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。3.2021年10月至2021年11月：算法優(yōu)化及調(diào)整。4.2021年12月：研究成果的整理和論文撰寫。七、參考文獻(xiàn)[1]劉紅.基于視頻監(jiān)測的客流量統(tǒng)計(jì)分析[J].公路交通科技,2019(03):76-77.[2]肖禮云,周杰.基于視覺識別技術(shù)的車載視頻監(jiān)測自適應(yīng)算法的研究[J].科學(xué)技術(shù)與市場,2019(32):119-120.[3]丁凌遠(yuǎn),劉廣杰.基于深度學(xué)習(xí)的車輛識別技術(shù)研究[J].郵電技術(shù),