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智能交通系统中车辆视频检测识别与跟踪方法研究的中期报告
一、研究背景及意义
随着城市化进程的加快、交通拥堵情况的日益严重以及交通事故频发，智能交通系统成为解决现代城市交通难题、提高道路交通安全性的必然选择。车辆视频检测识别与跟踪是智能交通系统中的核心技术之一，其可以处理交通过程中的大量视频数据，快速准确地检测、识别和跟踪车辆，为实现车辆流量统计、路径规划、事故监测等场景提供有力支撑。因此，对车辆视频检测识别与跟踪方法的研究具有非常重要的意义。
二、研究现状及不足
目前，车辆视频检测识别与跟踪方法主要包括基于颜色、形状、纹理等特征的传统方法和基于深度学习的新型方法。传统方法的优点是易于实现，但是对于复杂交通场景和姿态变化较大的车辆存在较大的误差，且对光照条件和背景干扰的适应性较差。近年来，基于深度学习的车辆视频检测识别与跟踪方法取得了较好的效果，但是数据需求量大、计算量大、模型训练困难的缺点也制约着全面应用。
三、研究内容及方法
本研究以提高车辆视频检测识别的准确性和鲁棒性为目标，结合传统方法和深度学习技术，采用以下研究方法：
（1）针对交通场景下车辆长时间停留、车头车尾难以区分等问题，基于车辆形状特征进行检测，提高检测准确性；
（2）结合车辆行驶过程中颜色特征的变化，采用基于HSV颜色空间的特定颜色分割算法进行车辆识别，实现准确的车型分类；
（3）使用目标检测算法YOLOv5，对车辆进行实时跟踪，获得车辆运动轨迹，提高交通监管效率；
（4）通过连续几帧图像的综合分析，结合卷积神经网络和光流估计技术等实现车辆的精确跟踪，有效应对背景复杂、光线变化、遮挡等干扰因素。
四、预期成果
本研究旨在提高车辆视频检测识别和跟踪的准确性和效率，拟取得以下预期成果：
（1）建立适用于交通场景的基于传统方法和深度学习技术的车辆视频检测识别与跟踪模型，并对其进行性能测试；
（2）提出针对长时间停留、颜色变化等交通场景下的问题的解决方案，并分析实验结果；
（3）基于实验结果，探究车辆视频检测识别与跟踪方法的优化方向和未来发展方向。
五、研究计划
（1）前期调研阶段：分析国内外智能交通系统的发展现状，总结车辆视频检测识别与跟踪的研究现状和不足，确定研究方向和重点。
（2）中期模型构建阶段：建立适用于交通场景的基于传统方法和深度学习技术的车辆视频检测识别与跟踪模型，并进行性能测试。
（3）后期实验验证阶段：提出针对长时间停留、颜色变化等交通场景下的问题的解决方案，总结分析实验结果，探究车辆视频检测识别与跟踪方法的优化方向和未来发展方向。
（4）结题报告撰写阶段：撰写符合学术规范的论文，并对研究成果进行总结和评价。