基于視頻的快速路交通狀態(tài)判別及交通參數(shù)獲取方法研究的開題報告

基于視頻的快速路交通狀態(tài)判別及交通參數(shù)獲取方法研究的開題報告一、選題背景隨著城市化進(jìn)程的加速，城市道路的交通流量越來越大，交通擁堵的問題也越來越嚴(yán)重。如何有效地監(jiān)測和管理交通狀況成為解決交通擁堵問題的關(guān)鍵。傳統(tǒng)的交通監(jiān)測方法主要是通過人工巡視、設(shè)備監(jiān)測等方式獲取交通數(shù)據(jù)，然而這種方法存在效率低、成本高等缺點。隨著計算機視覺技術(shù)的發(fā)展，基于視頻的交通監(jiān)測方法成為了一種有效的交通數(shù)據(jù)獲取方式，可以實時高效地獲取路況信息和交通參數(shù)。二、研究任務(wù)本文旨在研究基于視頻的快速路交通狀態(tài)判別及交通參數(shù)獲取方法，主要任務(wù)包括：1.設(shè)計一種基于視頻的快速路交通狀態(tài)判別算法，該算法能夠?qū)崟r準(zhǔn)確地識別道路交通狀態(tài)，并對交通擁堵等問題進(jìn)行預(yù)警。2.針對快速路交通參數(shù)的獲取需求，設(shè)計一種高效準(zhǔn)確的視頻目標(biāo)檢測算法，能夠檢測出交通流中的車輛數(shù)量、速度、密度等參數(shù)。3.對所采集的交通數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，構(gòu)建快速路交通模型，以支持交通規(guī)劃、控制以及未來預(yù)測。三、研究內(nèi)容1.快速路交通狀態(tài)判別算法的設(shè)計與實現(xiàn)。本文將結(jié)合計算機視覺技術(shù)和機器學(xué)習(xí)算法，設(shè)計一種基于視頻圖像處理的快速路交通狀態(tài)判別算法。該算法主要基于車流量、車速、交通事故等指標(biāo)判斷交通狀態(tài)，并通過深度學(xué)習(xí)等技術(shù)實現(xiàn)快速路交通狀況的實時監(jiān)測。2.快速路交通參數(shù)檢測算法的設(shè)計與實現(xiàn)。本文將基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和圖像處理技術(shù)，設(shè)計一種高效準(zhǔn)確的目標(biāo)檢測算法。該算法能夠檢測出交通流中的車輛并給出車輛數(shù)量、速度、密度等參數(shù)。該算法將實現(xiàn)快速路交通參數(shù)的快速獲取，以支持交通管理和規(guī)劃。3.快速路交通模型的構(gòu)建與分析。為了更好地理解和預(yù)測快速路的交通狀況，本文將構(gòu)建快速路交通模型，并采用各種分析方法對交通數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。以便更好地支持交通管理和規(guī)劃。四、研究意義本文所研究的基于視頻的快速路交通狀態(tài)判別及交通參數(shù)獲取方法，可以解決交通數(shù)據(jù)獲取效率低、成本高等傳統(tǒng)交通監(jiān)測方法存在的問題。其對交通擁堵的實時監(jiān)測預(yù)警和交通數(shù)據(jù)的快速獲取將對交通管理和規(guī)劃提供很大的幫助。另外，本文研究方法的可拓展性和通用性也將為其他城市交通數(shù)據(jù)獲取和交通管理應(yīng)用奠定基礎(chǔ)。五、研究方法和技術(shù)路線1.研究方法：本文將采用計算機視覺技術(shù)和機器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行快速路交通狀態(tài)判別和交通參數(shù)的獲取。2.技術(shù)路線：（1）基于深度學(xué)習(xí)的快速路交通狀態(tài)判別算法設(shè)計和實現(xiàn)。（2）采用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與圖像處理技術(shù)設(shè)計和實現(xiàn)目標(biāo)檢測算法，獲取交通參數(shù)。（3）應(yīng)用各種分析方法對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和模型構(gòu)建。（4）進(jìn)行實驗并與現(xiàn)有方法進(jìn)行對比分析。六、預(yù)期成果1.基于視頻的快速路交通狀態(tài)判別算法。2.針對快速路交通參數(shù)獲取的目標(biāo)檢測算法。3.建立基于快速路交通模型的交通數(shù)據(jù)分析方法。4.實驗結(jié)果和效果對比分析。七、進(jìn)度安排階段一（2021年10月-2021年12月）：文獻(xiàn)調(diào)研、算法設(shè)計與實現(xiàn)。階段二（2022年1月-2022年4月）：實驗設(shè)計、測試與數(shù)據(jù)分析。階段三（2022年5月-2022年6月）：結(jié)果總結(jié)，并撰寫論文。八、參考文獻(xiàn)[1]Ma,X.,&Huang,H.2015.Areal-timetrafficflowpredictionmodelbasedonthefusionofwaveletdecompositionandSVM.InternationalJournalofDistributedSensorNetworks,11(10),187063.[2]Li,L.,Lu,J.,&Galyon,G.2017.DetectionandtrackingofvehiclesonsatelliteimageryusingFasterR-CNNandcorrelationfilters.IEEETransactionsonGeoscienceandRemoteSensing,56(3),1572-1585.[3]Zhang,Q.,&Wang,Y.2016.Urbantrafficcongestionpredictionbasedonsupportvectorregression.Neurocomputing,209,1-7.[4]Li,X.,Liu,H.,&Xie,W.2018.Trafficflowpredictionbasedonacombinatio