视频图像中运动车辆检测与跟踪技术的研究的开题报告一、研究背景及意义随着汽车的普及和城市化进程的加快，道路交通的流量越来越大，道路交通安全问题也日益严重。为了提高道路交通的安全运行、减少交通事故的发生，有效地监控道路交通运行情况，及时发现和处理交通违法行为，需要运用先进的视频图像处理技术。运动车辆检测与跟踪技术是视频图像处理技术中的一项重要内容。在视频图像中，车辆的位置、运动路径和出现时间等信息是需要被获取的。这种信息对于交通违法的判定、交通事故的分析、交通拥堵的预测等应用具有重要的意义。因此，研究视频图像中的运动车辆检测与跟踪技术对于道路交通安全的提高和交通管理的智能化发展具有重要的意义。二、研究内容和研究方法本文将通过对视频图像中运动车辆检测与跟踪技术的研究，探讨如何精确地识别和跟踪车辆。本文的研究内容包括以下方面：1.运动目标检测：通过前景分割等技术，将背景与车辆分离，提取出视频图像中的运动目标。2.目标特征提取：对于提取出的目标，从其图像特征中提取出可以描述目标的特征，例如大小、形状、纹理等信息。3.目标跟踪算法研究：对于提取出的目标，通过建立数学模型，实现对目标的跟踪。4.检测算法研究：基于目标跟踪算法，提出对运动目标进行检测的算法。本文所采用的研究方法主要包括以下几个方面：1.前景分割算法：对视频图像中的目标进行分割，将背景与车辆分离。2.特征提取算法：提取目标的关键特征，如形状、颜色、纹理等信息。3.建立运动模型：根据提取的特征，建立数学模型，实现对目标的跟踪。4.检测算法：基于目标跟踪模型，提出对运动目标进行检测的算法。三、预期成果通过本次研究，预期可以获得以下成果：1.建立视频图像中运动车辆检测与跟踪的相关模型，实现对运动目标的准确识别和跟踪。2.提出一种有效的车辆检测算法，可以实现对目标车辆的智能监控和预测。3.建立一套完整的系统，可以在实际道路交通监控中应用，为道路交通安全进行有效的保障。四、研究进度安排本次研究将按照以下进度安排进行：阶段一（两周）：查阅相关文献，了解目前运动车辆检测与跟踪技术的研究情况，明确目标。阶段二（四周）：针对视频图像中运动车辆检测与跟踪技术的不同方面，分别进行深入研究，建立相关的数学模型。阶段三（三周）：开展相关实验，评估以上模型的准确性和可行性，并进行结果分析和总结。阶段四（两周）：根据实验结果，提出优化方案，并完善相关模型和算法，最终输出成果报告。五、参考文献[1]LiaoW,ZhongS,QianY,etal.Real-timevehicledetectionmethodbasedonfeaturesofheadlightandrear-light[C]//IntelligentTransportationSystems(ITSC),2016IEEE19thInternationalConferenceon.IEEE,2016:2687-2691.[2]ZhangH,YaoY,SunX,etal.Vehicledetectionandtrackingintrafficscenesbasedondeeplearning[C]//2016IEEEInternationalConferenceonVehicularElectronicsandSafety(ICVES).IEEE,2016:1-5.[3]LiB,ShenL,DaiJ,etal.DeepVehicleRe-identificationinUrbanSurveillance[C]//ProceedingsoftheIEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition.2017:5192-5201.