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交通视频监控中运动对象检测技术研究的开题报告

一、研究背景及意义

随着城市化进程的加速，交通状况受到广泛关注并成为城市发展的重要指标。视频监控系统成为城市交通管控的重要手段之一，具有可以全天候、全天监测和多角度观测等特点，可以帮助交通管理部门及时了解道路交通状况，及时处理各种交通问题。

然而，目前交通视频监控系统的主观处理还是交给监控人员完成，在真正意义上缺乏智能化。为了提高交通视频监控系统的效率与准确性，需要引入计算机视觉技术进行监控的自动化处理。

运动目标检测是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，是从视频流中提取高级概念的一个关键步骤，为视频分析与处理提供了基础。传统的运动目标检测技术主要采用全局阈值法、基于差分图像法、基于背景建模法等方式。但因为交通视频监控场景受到光照、天气等外部因素的影响而出现了诸多问题。

基于深度学习的运动目标检测技术自上世纪的90年代末开始发展，近年来随着深度学习技术的飞速发展，已经在运动目标检测领域达到了卓越的性能水平，优越性表现在准确性上。

因此，在交通视频监控系统中引入基于深度学习的运动目标检测技术，可以实现对运动目标更加准确、快速、稳定地识别，为交通管理部门提供更好的决策依据，也具有广阔的应用前景。

二、研究内容

1.分析交通视频监控中的运动目标检测算法，包括传统算法和基于深度学习算法，并对两种算法的优缺点进行对比。

2.研究基于深度学习的运动目标检测算法在交通视频监控中的应用，并进行实验验证。

3.探讨如何提高交通场景中基于深度学习的运动目标检测算法的准确率和鲁棒性，例如适应不同天气、光照条件下的检测精度。

4.结合交通视频监控的实际应用，研究运动目标检测技术在交通管控中的应用方式和优化方法。

三、研究方法

1.搜集相关文献，对运动目标检测技术和深度学习技术进行深入了解，总结传统算法和深度学习算法的优缺点，针对交通视频监控系统的特点选择合适的算法进行应用。

2.对采集的交通视频监控数据进行处理和分析，包括预处理、特征提取、目标检测等步骤。

3.利用深度学习平台搭建运动目标检测模型，并在不同场景下进行训练和测试。

4.实验验证算法性能，并对不同算法性能进行比较分析，根据结果提出改进方案。

四、预期结果

1.利用深度学习算法，提高交通视频监控系统中的运动目标检测准确率和鲁棒性；

2.探究不同的检测模型结构和参数，提出更优的运动目标检测模型；

3.将运动目标检测技术应用到交通场景中，改进交通监控系统的智能处理水平；

4.提高交通视频监控系统的效率，减少监控人员的工作量和误判率，使其更具实用性和广泛应用前景。

五、研究计划

初步完成开题报告后，研究工作的下一步将是文献调研、基本算法实现、实验设计。预计在6个月内完成算法研究和实验，从而进入论文撰写阶段。整个研究工作预计耗时12个月，在导师的帮助下逐步完成，具体计划如下：

第一阶段（2个月）：文献调研，选择适合的算法，编写详细算法设计方面及可行性分析报告；

第二阶段（3个月）：基于深度学习的运动目标检测方法的实现；

第三阶段（3个月）：对算法进行改进和优化；

第四阶段（2个月）：在实验室中进行算法性能测试；

第五阶段（2个月）：截止论文结果；

六、预期贡献

1.基于深度学习的运动目标检测技术在交通视频监控系统中的实际应用；

2.提高交通视频监控系统效率的改进方法；

3.对运动目标检测技术的应用研究提供实验方法依据，为基于深度学习的运动目标检测技术的实际应用提供指导。