面向无人驾驶的道路运动目标检测开题报告

1. 研究目的与意义（文献综述包含参考文献）

1.1目标检测技术的背景及研究意义如今的汽车数量剧增，虽然带来了生活上的便利，但是其安全隐患造成交通事故频发若利用无人驾驶技术感知车身周边环境，使得汽车提前预估发生事故的风险，采取相关的防控操作，即可有效降低交通事故发生的概率，降低人员伤亡及经济损失。

近几年来，无人驾驶技术突飞猛进，各大整车企业、无人驾驶系统解决方案提供商正快速将无人驾驶技术向商业化落地推进。

无人驾驶系统包含传感器融合技术、信号处理技术、通信技术、人工智能技术等，是一种通过多种传感器来识别车辆所处的周边环境和状态，并根据获得信息自主做出分析判断，从而自主控制车辆运动，最终实现无人驾驶。

2. 研究的基本内容、问题解决措施及方案

本课题主要研究无人驾驶道路上行人手臂的识别和检测，但是无人驾驶环境中由于目标复杂，被遮挡目标或者小目标多类多样，这使得自动驾驶目标检测需要较高的精准率和实时性，才能保证道路驾驶者和行人的安全以及出行的高效性所以怎样将目标检测算法更切实际的应用到生活中，依旧是目标检测所面临的难点。

本研究需要运用传统目标检测方法，实现基于帧差法的运动目标检测，并融合深度网络进行运动目标的检测和提取，选择合适的分类器，对手及手臂进行识别。

2.2.开发工具的选择：本次设计所采用的开发工具是python或matlab2.3.课题采用的主要方法及步骤一个完整的视频道路运动目标检测系统分为三个部分：图像获取、图像预处理、运动目标的检测及分割。