基于OpenCV的城市道路车辆识别与计数开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着城市化进程的加快，城市道路交通压力日益增大，交通拥堵问题日益突出。

传统的交通管理手段已经难以满足现代化城市交通管理的需求，因此，智能交通系统(its)应运而生。

作为智能交通系统的重要组成部分，城市道路车辆识别与计数技术对于交通流量监测、交通拥堵预警、交通事件检测等方面具有重要意义。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，随着计算机视觉和机器学习技术的快速发展，城市道路车辆识别与计数技术取得了显著进展。

1. 国内研究现状

国内学者在城市道路车辆识别与计数方面开展了大量研究工作，并取得了一定的成果。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、算法设计、实验验证相结合的研究方法。

首先，通过查阅相关文献，了解城市道路车辆识别与计数技术的研究现状和发展趋势，学习opencv图像处理技术和机器学习算法。

其次，根据城市道路环境的特点和车辆识别的需求，设计基于opencv的车辆识别与计数算法，包括图像预处理、特征提取、目标识别、目标跟踪和车辆计数等模块。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于：1.针对城市道路环境下车辆图像背景复杂、光照变化大等问题，提出一种基于opencv的自适应图像预处理算法，提高车辆识别的鲁棒性。

2.结合车辆形状特征和颜色特征，提出一种多特征融合的车辆识别方法，提高车辆识别的准确率。

3.针对车辆遮挡、光线变化等问题，提出一种基于opencv的车辆目标跟踪算法，提高车辆计数的准确性。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1.赵洁,王卫星,郭雷.基于深度学习的车辆目标检测综述[j].计算机应用研究,2020,37(03):641-647 653.

2.张慧,王晓丹.融合改进yolov3与deepsort算法的车辆跟踪[j].计算机应用,2021,41(01):231-238.

3.王瑞,张恒,李龙,等.基于改进yolov3和deepsort的车辆跟踪算法[j].计算机工程,2021,47(06):242-248.