交通场景中运动目标检测与分类算法研究的中期报告1.研究背景随着城市化进程的加快和交通工具的普及，交通场景的视频监控越来越重要。在这些实时监控视频中，交通目标的检测与分类是实现智能交通的关键环节，同时也是具有挑战性的问题，因为交通目标的种类多样，而且其运动状态多变。2.研究目的本研究旨在研究交通场景中运动目标的检测与分类算法，以提高交通监控系统的智能化程度和监控效果。3.研究内容本研究基于深度学习算法，结合目标检测与分类技术，提出一种针对交通场景中运动目标的检测与分类算法。具体研究内容如下：（1）数据集准备。本研究选取公开数据集进行实验，包括Kitti、CaltechPedestrian和OxfordTownCentre等数据集，以涵盖不同交通目标、不同视角和不同光照条件等不同场景。（2）运动目标检测。本研究采用YOLOv3算法进行运动目标的检测，其优点在于速度快、精度高，并且可以实现实时检测。（3）运动目标分类。本研究采用ResNet和MobileNet等卷积神经网络进行运动目标的分类，以提高分类精度和泛化性能。4.研究进展目前，本研究已完成了数据集的准备和预处理，并在Kitti数据集上进行了YOLOv3算法的运动目标检测实验，结果表明该算法在速度和精度上均达到了较好的效果。同时，本研究也在进行运动目标分类的实验，以进一步完善整个算法。5.研究意义本研究将为交通场景中运动目标检测与分类算法的研究提供新的思路和方法，并为实现智能交通和城市安全提供有力的技术支持。