基于图像处理技术的货车称重系统开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着经济的快速发展和物流行业的蓬勃兴起，货车运输在国民经济中扮演着越来越重要的角色。

准确、高效的货车称重系统对于保障道路安全、提高运输效率、维护公路设施以及打击超限超载行为具有重要意义。

传统的货车称重方式主要依赖于地磅，但存在安装成本高、维护困难、易造成交通拥堵等问题。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，国内外学者在基于图像处理技术的货车称重领域开展了大量的研究工作，取得了一定的成果。

1. 国内研究现状

国内学者在货车称重领域的研究起步较晚，但发展迅速。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究的主要内容包括以下几个方面：
1.货车图像采集与预处理：-研究货车图像采集方案，包括相机选型、安装位置、光照条件等。

-对采集到的图像进行预处理，包括图像去噪、增强、校正等，以提高图像质量。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论研究与实验研究相结合的方法，逐步深入地开展研究工作。

首先，进行文献调研，了解国内外在货车称重领域的研究现状、技术路线和发展趋势，为本研究提供理论基础和技术参考。

其次，进行系统设计，确定系统的总体架构、功能模块、硬件平台和软件平台，并对关键技术进行分析和选择。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.提出一种基于深度学习的货车特征识别方法：传统的货车特征识别方法大多依赖于人工设计的特征，对环境变化的适应性较差。

本研究将利用深度学习技术，自动学习货车的特征表示，提高特征识别的鲁棒性和准确性。

2.研究基于多特征融合的货物区域分割算法：传统的货物区域分割方法大多只考虑单一特征，分割效果有限。

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. 刘伟,王永红,马文强,等. 基于机器视觉的动态车辆称重系统研究[j]. 交通运输工程与信息学报,2021,19(05):143-150.

2. 孙剑,陈胜勇,徐光先. 基于机器视觉的车辆轮廓提取及应用[j]. 计算机工程与应用,2017,53(12):243-247.

3. 李博,张永生,李文举,等. 基于机器视觉的车辆称重系统研究[j]. 电子测量与仪器学报,2016,30(09):1452-1459.