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基于视频的城市道路车辆自动检测与跟踪的开题报告

一、研究背景及意义

城市交通问题已逐渐成为人们关注的话题，而道路交通中的车辆数量和车辆行驶情况的掌握是城市规划、道路管理、交通运输等领域的核心，对于交通安全的保障、道路拥堵检测、交通统计以及城市人口流动等方面的研究都有极大的意义。基于现有的技术手段，本研究将通过视频图像识别和智能跟踪对城市道路车辆进行自动检测，并记录相关的车辆信息，如车型、车速、车道等信息，以实现对城市车流量及城市交通状态的检测与监管。

二、研究内容

1.视频图像识别技术

本研究将应用视频图像识别技术，对道路车流图像进行分析，通过图像处理和分析技术，提取出车辆的特征点和特征形状，以达到识别车辆的目的。

2.智能跟踪技术

本研究将应用智能跟踪技术，将所识别的车辆在视频帧中跟踪，并对其速度、行驶轨迹等信息记录，以实现对道路车辆的全面监管。

3.车辆信息库建立

本研究将对所监控的车辆进行信息记录，并建立车辆信息库。通过分析车辆信息库，可以了解城市中车辆的分布、车流量变化以及道路的拥堵情况，并为道路信息的更新、改造以及城市交通管理提供数据支撑。

三、研究方案

本研究将采用数据采集、算法研究、系统开发等方法，通过实现视频图像识别技术和智能跟踪技术，以及建立车辆信息库，实现全面的城市道路车辆管理。

1.数据采集

本研究将通过指定道路道口、红绿灯等地点，采集城市道路车流图像数据，以便后续对道路车辆进行分析与监管。

2.算法研究

对采集的图像数据进行图像处理和分析，提取车辆的特征点和特征形状，并实现对车辆的自动识别和跟踪。

3.系统开发

基于以上算法和方法，本研究将开展系统的开发工作，包括车辆自动检测和跟踪的软件开发以及车辆信息库的建立等。

四、预期成果

预期成果包括：

1.基于视频的城市道路车辆自动检测和跟踪系统软件开发，实现路面车辆自动监控。

2.车辆信息库建立，实现城市道路车流量数据的获取、分析和管理。

3.采集的数据进行统计，分析城市交通情况，提出相关政策建议。

五、研究难点

本研究的研究难点包括：

1.实现画面中车辆的自动检测和跟踪，并对其进行自动分类。

2.处理复杂的交通场景，如车辆遮挡、拥堵、路况不良等情况。

3.采集大量数据，建立车辆信息库，数据管理的难度大。

六、研究意义

本研究将利用视频图像处理技术和智能跟踪技术，通过车辆自动检测和车辆信息库的建立，全面地分析城市道路车辆的行驶情况，提高了城市交通管理的水平，有助于改善城市居民出行质量，推动社会信息化进程，提高城市交通安全性能，对于科学合理地规划城市道路系统、提高城市交通管理水平、保障城市道路通行安全等具有重要意义。