車輛聲目標(biāo)探測(cè)識(shí)別技術(shù)及工程實(shí)現(xiàn)的開(kāi)題報(bào)告

車輛聲目標(biāo)探測(cè)識(shí)別技術(shù)及工程實(shí)現(xiàn)的開(kāi)題報(bào)告一、選題背景和意義隨著城市化進(jìn)程的不斷加速，城市中的車輛數(shù)量不斷增加，而車輛噪聲也給人們的生活帶來(lái)了較大的影響。為了有效地降低車輛噪聲對(duì)人們生活的影響，車輛聲目標(biāo)探測(cè)識(shí)別技術(shù)已成為研究的熱點(diǎn)之一。該技術(shù)可以對(duì)車輛的聲音進(jìn)行有效的分類和識(shí)別，從而提高城市交通的智能化管理能力，減輕城市交通壓力，提高人們的生活質(zhì)量。因此，從一定程度上來(lái)說(shuō)，車輛聲目標(biāo)探測(cè)識(shí)別技術(shù)能夠有效解決城市交通管理及環(huán)境保護(hù)方面的問(wèn)題。二、研究?jī)?nèi)容和方案本研究旨在分析車輛聲目標(biāo)探測(cè)識(shí)別技術(shù)及其相關(guān)研究現(xiàn)狀，研究并實(shí)現(xiàn)車輛聲目標(biāo)探測(cè)識(shí)別技術(shù)的工程實(shí)現(xiàn)。具體來(lái)說(shuō)，研究?jī)?nèi)容和方案包括：1.車輛聲音的特征提取：根據(jù)車輛不同的駕駛情景、不同的引擎及不同的車型，提取不同車輛聲音的不同特征；2.車輛聲目標(biāo)探測(cè)：利用車輛聲音的特征，訓(xùn)練目標(biāo)檢測(cè)模型，實(shí)現(xiàn)車輛聲目標(biāo)的自動(dòng)檢測(cè)；3.車輛聲目標(biāo)識(shí)別：根據(jù)車輛聲音的特征，采用模式識(shí)別算法，實(shí)現(xiàn)車輛聲目標(biāo)的自動(dòng)識(shí)別，并能夠識(shí)別車輛的品牌、型號(hào)等信息；4.車輛聲目標(biāo)探測(cè)識(shí)別系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)：根據(jù)研究結(jié)果，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)一個(gè)完整的車輛聲目標(biāo)探測(cè)識(shí)別系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)車輛聲目標(biāo)的實(shí)時(shí)識(shí)別、分析和管理。三、預(yù)期研究成果本研究將通過(guò)對(duì)車輛聲目標(biāo)探測(cè)識(shí)別技術(shù)的深入研究，實(shí)現(xiàn)一個(gè)完整的車輛聲目標(biāo)探測(cè)識(shí)別系統(tǒng)。該系統(tǒng)可實(shí)現(xiàn)車輛聲目標(biāo)的自動(dòng)探測(cè)、識(shí)別和管理，為城市交通管理、車輛安全管理及環(huán)境保護(hù)等方面帶來(lái)積極的影響。通過(guò)研究，本項(xiàng)目預(yù)期能夠達(dá)到以下效果：1.提高城市交通管理的智能化水平，為城市交通管理提供有力的技術(shù)支持；2.有效地降低城市車輛噪聲對(duì)人們的生活帶來(lái)的影響，提高人們的生活質(zhì)量；3.提高車輛安全管理的能力，為交通工程建設(shè)和管理提供技術(shù)支持；4.實(shí)現(xiàn)對(duì)城市交通環(huán)境的智能監(jiān)控，為城市環(huán)境保護(hù)提供有力支持。四、研究方法和技術(shù)路線本研究主要采用以下技術(shù)路線和方法：1.車輛聲音特征提?。翰捎脮r(shí)頻分析方法和小波變換方法，提取車輛聲音的時(shí)域和頻域特征；2.目標(biāo)檢測(cè)算法：采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)算法訓(xùn)練目標(biāo)檢測(cè)模型，將車輛聲目標(biāo)從背景中差異化地分離出來(lái)；3.模式識(shí)別算法：采用支持向量機(jī)(SVM)算法、k-最近鄰(k-NN)算法或深度學(xué)習(xí)算法對(duì)車輛聲目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別和分類；4.系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)：采用編程工具如Python或MATLAB等，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)一個(gè)完整的車輛聲目標(biāo)探測(cè)識(shí)別系統(tǒng)。五、研究進(jìn)度及計(jì)劃本研究計(jì)劃于2021年9月至2022年7月完成。具體研究計(jì)劃如下：1.第一階段：文獻(xiàn)調(diào)研和綜述撰寫(xiě)(2021年9月~2021年11月)；2.第二階段：車輛聲音特征提取和目標(biāo)檢測(cè)算法設(shè)計(jì)及實(shí)現(xiàn)(2021年11月~2022年1月)；3.第三階段：目標(biāo)識(shí)別算法設(shè)計(jì)及實(shí)現(xiàn)，系統(tǒng)設(shè)計(jì)(2022年1月~2022年4月)；4.第四階段：系統(tǒng)測(cè)試和優(yōu)化(2022年4月~2022年7月)。六、參考文獻(xiàn)1.ChenLiang,LiangXiaohui.AnOverviewofVehicleNoiseDetectionandRecognitionTechnologies[J].AppliedAcoustics,2018,120:136-148.2.WuX,LiS,WuY,etal.VehicleDetectionBasedonSoundofHorns[J].AppliedSciences,2019,9(20):4384.3.ChenJ,WangW,ChenJ.AMultimodalVehicleIdentificationSystemBasedonAcousticandVisualFeatures[J].SignalProcessing:ImageCommunication,2019,75:43-52.4.PanJ,ZhangP.AnAutoRecognitionSystemofVehicleHorn[J].JournalofPhysics:ConferenceSeries,2018,1015(5):052084.5.ShaoJ,ZhengG,WangY.ANovelMethodofVehicleType