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基于视频的车辆速度检测方法研究的中期报告
一、研究背景
车辆速度监测是交通管理及交通安全保障的重要环节之一。在过去，人们使用雷达等仪器来检测车辆速度，但这些设备的价格较为昂贵，人力耗费大，安装不太方便。
近年来，随着视频技术的不断发展，基于视频的车辆速度监测方法也逐渐成为主流。它利用相机从道路上拍摄车辆图像，通过对车辆图像进行处理，可以获得车辆运动的相关信息，如车辆速度、车流量等。
本研究旨在探索基于视频的车辆速度监测方法，以提供一种更便捷、经济的车辆速度监测方案。
二、研究内容
1.车辆检测
车辆检测是基础，也是关键的一步。本研究采用深度学习方法对车辆进行检测，使用的模型是FasterR-CNN。首先，通过训练样本集，得到模型参数，并对测试集中的图像进行车辆检测。检测到的车辆会被框出来，形成感兴趣区域（ROI，RegionofInterest）。
2.速度估计
在得到车辆的感兴趣区域后，需要进行速度估计。本研究使用基于光流的方法进行速度估计。光流是指像素在两帧图像间的运动矢量，通过得到像素的运动矢量，可以计算出车辆的速度。
针对光流算法存在的问题，如易受干扰，不适用于复杂场景等，本研究还将探讨在车辆速度估计中的优化方法。
三、预期成果
本研究预期的成果如下：
1.可以精确地检测出车辆，并对其进行速度估计。
2.参考前人研究，提出一种比较优秀的基于光流的车辆速度估计方法。
3.根据实验结果，比较基于光流与基于图像的其他方法，探究基于光流在车辆速度估计中的优劣之处。
4.明确研究的不足之处，为后续研究提供基础。
四、研究计划
本研究的计划如下：
第一阶段：调研和综述（1个月）
主要包括对车辆速度监测领域进行调研，并撰写综述性文章。
第二阶段：车辆检测（2个月）
使用深度学习方法对车辆进行检测，训练模型并进行车辆检测试验。
第三阶段：速度估计（3个月）
探索基于光流的车辆速度估计方法，并进行实验，评价结果。
第四阶段：结果分析（1个月）
根据实验结果，将基于光流与其他方法进行合理的比较与分析。
第五阶段：论文撰写和评审（2个月）
按照学术论文的撰写要求完成论文，提交论文，并上交答辩材料。
五、预期成果及意义
本研究的预期成果是一种基于光流的车辆速度估计方法。相较于传统方法，本研究的方法采用视频进行监测，不需要安装昂贵的仪器，操作更加简便。同时，基于光流的方法可以估计较为准确的车速，有很大的实际应用价值。