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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开题报告
题目：智能交通系统中车辆视频检测识别与跟踪方法研究
1.研究背景和意义
随着城市交通量的不断增加，交通拥堵、交通事故等问题也日益严重。因此，建设智能交通系统（ITS）已成为解决交通难题的一种重要方式。车辆视频检测识别与跟踪是ITS的重要组成部分，能够实时地监控交通流量，并从交通流量数据中挖掘出有用的信息，为交通管理、规划和决策提供依据，减轻道路交通拥堵，提高驾驶安全性，有着极其重要的意义。
2.研究内容和方法
本文主要研究车辆视频检测识别与跟踪方法，具体内容包括以下方面：
（1）分析车辆视频检测识别与跟踪技术的基本原理和现有方法，比较各种方法的优缺点。
（2）提出一种车辆视频检测识别与跟踪的综合方法，结合深度学习、目标检测、目标跟踪和目标识别等技术，从视角、颜色、运动等多方面提取特征，并对目标进行分割和识别。
（3）通过实验验证提出的方法的有效性和效率。
3.研究预期成果
（1）提出一种车辆视频检测识别与跟踪的综合方法，并对其进行实现和验证。
（2）能够实现对交通流量的实时监测和预测，提供有用的交通信息。
（3）提高道路交通的安全性和通行效率，为ITS的建设和发展提供支持。
4.研究难点和可行性分析
（1）车辆视频检测识别与跟踪涉及到多个学科的知识，如计算机视觉、机器学习和智能控制等，复杂性比较大。
（2）实现实时检测和识别需要高效的算法和计算资源。
（3）需要大量的车辆视频数据进行实验验证。
综上所述，本研究具有一定的难度，但是在现有技术的基础上，可以采用现有的计算机视觉和机器学习技术，充分利用深度学习等技术的优势，较好地解决车辆视频检测识别与跟踪的问题。在数据采集和实验验证方面，可以通过现场观察和仿真实验相结合的方式，获取大量的数据并进行验证。因此，本研究是可行的。