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基于智能交通车辆视频的目标检测与跟踪技术研究的开题报告
一、选题背景
随着智能交通系统的不断发展，智能交通车辆已经成为一种主流的交通模式。智能交通车辆的特点是具有自动驾驶、视频监控、自主导航等功能，这些功能都需要依赖先进的目标检测与跟踪技术来实现。
目标检测与跟踪技术是计算机视觉领域的一个重要研究方向，其主要目的是通过计算机智能算法来识别、跟踪和分类图像中的目标对象。在智能交通车辆中，目标检测与跟踪技术可以实现多种功能，如行人检测、车辆识别、交通标志识别等。
目前，目标检测与跟踪技术已经广泛应用于智能交通系统的各个领域，例如汽车导航、自动驾驶、车联网等。然而，针对智能交通车辆视频的目标检测与跟踪仍然存在一系列挑战，例如低分辨率、复杂背景、光照变化等问题。
因此，本文旨在通过对智能交通车辆视频的目标检测与跟踪技术研究，提高智能交通车辆的安全性和可靠性，为智能交通系统的发展做出贡献。
二、研究内容和方案
本研究主要从以下几个方面展开：
1.研究现有的目标检测与跟踪技术及其在智能交通车辆视频中的应用。
2.针对智能交通车辆视频中的特点，深入探究目标检测与跟踪技术中的一些难点问题，如：复杂背景下的目标检测、光照变化下的目标跟踪等。
3.基于现有的目标检测与跟踪技术，提出一种适用于智能交通车辆视频的目标检测与跟踪算法，以提高智能交通车辆的安全性和可靠性。
4.设计实验验证方案，使用实际的智能交通车辆视频进行实验，评估所提出的目标检测与跟踪算法的性能和效果。
三、研究意义和应用价值
本研究主要从智能交通车辆视频的目标检测与跟踪技术着手，旨在提高智能交通车辆的安全性和可靠性。该研究成果对于智能交通系统的发展具有重要实际意义和应用价值：
1.提高智能交通车辆的安全性和可靠性。通过优化目标检测与跟踪算法，可以有效地避免交通事故和其他安全隐患，提高智能交通车辆的整体安全水平。
2.推动智能交通系统的发展。智能交通系统已经成为未来交通发展的重要趋势。通过提高目标检测与跟踪技术的研究和应用水平，可以在智能交通系统的发展中发挥重要作用。
3.扩大计算机视觉技术的应用范围。目标检测与跟踪技术是计算机视觉领域的重要研究方向。通过在智能交通系统中的应用，可以为其它领域的应用奠定基础。
四、进度安排
论文总共拟定三个月的研究时间，进度安排如下：
第一周：建立文献资料库，研究并总结现有文献。
第二至四周：针对智能交通车辆视频的特点，深入探究目标检测与跟踪技术中的一些难点问题，如：复杂背景下的目标检测、光照变化下的目标跟踪等。
第五至六周：基于现有的目标检测与跟踪技术，提出一种适用于智能交通车辆视频的目标检测与跟踪算法，确立实验方案。
第七至八周：设计实验验证方案，使用实际的智能交通车辆视频进行实验。
第九至十周：评估所提出的目标检测与跟踪算法的性能和效果，分析实验结果。
第十一至十二周：撰写研究报告，整理计算机代码和实验数据，准备论文答辩。