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基于数字图像处理技术的运动车辆检测与跟踪的开题报告
一、研究背景及意义
随着交通工具的快速发展，路上的交通量越来越大，给交通管理带来很大的压力。因此，研究如何在交通管理方面应用新兴的数字图像处理技术，提高交通管理的效率，已经成为一个热门的研究方向。
车辆检测与跟踪是数字图像处理中的一个重要研究内容，其在交通管理、智能交通系统、视频监控等领域中有着广泛的应用。目前，车辆检测与跟踪已经成为数字图像处理领域中的一个重要问题，研究缺陷目标在变化背景下的匹配和跟踪方法，对于实现数字视频监控有着重要的理论和实际意义。
因此，本文研究基于数字图像处理技术的运动车辆检测与跟踪，旨在提高交通管理的效率和实用性，实现智能交通系统的发展。
二、研究内容
本文将重点研究以下内容：
1.运动车辆检测方法：包括基于帧差法、基于背景建模法、基于光流法等方法。
2.车辆特征提取与识别：通过对车辆特征的提取和比对等步骤，实现车辆的识别和分类，包括车辆的颜色、形状、大小等特征。
3.车辆跟踪方法：实现运动车辆的跟踪，包括基于卡尔曼滤波和粒子滤波算法等方法。
4.系统实现及性能测试：设计并实现运动车辆检测与跟踪的系统，并对系统的性能进行测试和评估。
三、预期成果
1.设计并实现一套基于数字图像处理技术的运动车辆检测与跟踪系统，能够实现对运动车辆的快速检测和跟踪。
2.对比分析不同的车辆检测和跟踪方法的优缺点，提出针对不同场景的最佳方案。
3.实现性能测试，并对系统的性能进行评估和分析，为智能交通系统的发展提供理论和实践参考。
四、研究方法
1.系统研究：了解交通管理和数字图像处理领域的相关理论和技术。
2.车辆特征提取和识别：根据车辆特征和识别方法，建立车辆特征数据库。
3.车辆检测和跟踪方法：选择合适的车辆检测和跟踪方法，建立车辆检测和跟踪模型，并进行算法验证。
4.系统实现及测试：设计并实现车辆检测和跟踪的系统，并进行系统性能测试。
五、研究计划
预计研究周期为一年，研究计划如下：
1.第1-2个月：系统研究和相关理论学习。
2.第3-4个月：车辆特征提取和识别研究。
3.第5-8个月：车辆检测和跟踪方法的研究和建模。
4.第9-10个月：系统实现和性能测试。
5.第11-12个月：实验分析和结果评估。
六、参考文献
1.林斌.基于运动目标的图像处理技术研究[D].北京理工大学,2017.
2.郑宏.基于运动目标检测技术的视频监控系统[D].燕山大学,2019.
3.王春芳,向斌.基于多特征融合的汽车识别方法[J].中南林业科技大学学报(自然科学版),2018,38(10):51-58.
4.杨文华,郑文.基于光流法和霍夫曼变换的运动目标检测[J].微电子学与计算机,2018,35(5):43-45.
5.赖守俊,张思梦.基于背景建模的运动目标检测及跟踪技术[J].计算机应用与软件,2019,36(4):176-179.