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基于视频技术的CBD交通违法监测系统的设计与实现的开题报告
一、选题背景和意义
目前，由于车辆数量的快速增长和CBD区域的日益繁华，城市交通增加了许多出行难题，交通拥堵、事故频发、违法行为等问题越来越令人担忧。为了保障CBD区域的交通秩序和行车流畅，需要使用一些先进的技术来监测和管理CBD区域的交通行为。视频技术作为一种发展快速的技术，近年来得到了广泛应用。基于此，本课题将使用视频技术来设计和实现CBD交通违法监测系统。
本系统旨在通过视频监控技术自动捕捉CBD区域内的违法行为，如闯红灯、逆向行驶、超速行驶等交通违法行为，并及时提醒或记录交通违法行为，以协助交通管理部门监管CBD区域的交通行为，提高CBD区域的交通安全。
二、研究内容和关键技术
本课题的研究内容主要包括以下方面：
1.摄像头采集视频数据：使用高清摄像头来采集CBD区域的交通视频数据，并将视频数据传输到服务器里。
2.车辆特征提取：通过分析视频数据，提取出车辆的颜色、型号、车牌等特征信息。
3.违法行为识别：通过分析视频数据，识别出车辆的违法行为，如逆行、超速、闯红灯等。
4.违法行为记录和警示：记录每次违法行为的视频信息和车辆特征信息，实时警示交通管理部门。
本系统的关键技术包括：
1.摄像头的选择和安装：选取高清的摄像头，并合理安装在CBD区域内。
2.车辆特征提取算法：研究车辆特征提取算法，提高车辆特征提取的准确性和速度。
3.违法行为识别算法：研究违法行为识别算法，提高违法行为识别的准确性和稳定性。
4.违法行为记录和警示算法：研究违法行为记录和警示算法，提高违法行为记录和警示的实时性和准确性。
三、研究计划和进度
时间节点研究任务结果
第一周综述相关文献，确定研究内容和目标研究方案
第二到三周选择和安装摄像头完成摄像头选择和安装
第四到五周研究车辆特征提取算法完成车辆特征提取算法研究
第六到七周研究违法行为识别算法完成违法行为识别算法研究
第八到十周研究违法行为记录和警示算法完成违法行为记录和警示算法研究
第十一到十二周系统集成和测试完成系统集成和测试
第十三周论文撰写和整理完成论文撰写和整理
四、参考文献
[1]朱晓义.基于视频监控的城市交通隐患分析[D].北京交通大学,2016.
[2]基于图像处理的交通安全监控系统[J].吴加周.电视技术.2012,36(11):105-107.
[3]范国山,潘波,ZacharyP.Neal,等.基于感知机的视频车辆违规行为识别[J].计算机应用研究,2011,28(7):2208-2210.
[4]李小明.城市交通平台技术的研究与实现[D].华中科技大学,2016.
[5]王莉.基于视频监控技术的智能交通管理系统研究[D].华中师范大学,2018.