基于H.264視頻的運動車輛檢測與跟蹤技術(shù)研究的開題報告

基于H.264視頻的運動車輛檢測與跟蹤技術(shù)研究的開題報告一、選題背景和意義隨著城市化進程的加速和交通工具的普及，城市道路交通擁堵問題日趨突出，交通管理部門需要更加智能化的交通管理方法。車輛檢測與跟蹤技術(shù)能夠有效解決車輛檢測管理問題，實現(xiàn)智能化交通管理。目前車輛檢測與跟蹤技術(shù)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于交通監(jiān)控、城市交通流量預(yù)測、智能車輛導航等領(lǐng)域。本研究選用基于H.264視頻的運動車輛檢測與跟蹤技術(shù)，旨在提高車輛檢測與跟蹤的準確性和實時性，為城市交通管理提供更加精確、高效的技術(shù)支持。二、研究內(nèi)容和方法本文將研究基于H.264視頻的運動車輛檢測與跟蹤技術(shù)，包括以下內(nèi)容：1.H.264視頻編碼原理和應(yīng)用技術(shù)2.運動車輛檢測算法研究，選用基于深度學習的車輛檢測算法SSD實現(xiàn)。3.跟蹤算法研究，選用基于卡爾曼濾波的運動目標跟蹤算法實現(xiàn)。4.系統(tǒng)優(yōu)化與實現(xiàn)，結(jié)合GPU實現(xiàn)實時運行。研究方法主要包括文獻研究、算法設(shè)計與開發(fā)、實驗分析與評估等。三、研究進度安排第一階段（1-2個月）：文獻研究與算法設(shè)計詳細研究H.264視頻編碼原理和車輛檢測跟蹤技術(shù)，完成車輛檢測算法和跟蹤算法的設(shè)計和開發(fā)。第二階段（3-5個月）：實驗分析與評估測試算法的準確性、實時性和效果，對結(jié)果進行分析和評估。第三階段（6-7個月）：系統(tǒng)優(yōu)化與實現(xiàn)結(jié)合GPU實現(xiàn)基于H.264視頻的運動車輛檢測與跟蹤系統(tǒng)，優(yōu)化系統(tǒng)性能和運行效率。第四階段（8-9個月）：論文撰寫根據(jù)研究結(jié)果和實驗分析，撰寫論文，并進行修改和完善。四、預(yù)期研究成果1.完成基于H.264視頻的運動車輛檢測與跟蹤技術(shù)的設(shè)計和開發(fā)。2.驗證算法的準確性、實時性和效果。3.實現(xiàn)基于GPU的車輛檢測與跟蹤系統(tǒng)，并優(yōu)化系統(tǒng)性能和運行效率。4.提出針對車輛檢測與跟蹤技術(shù)不足之處的改進方法，為進一步研究提供新的方向和思路。五、研究經(jīng)費和條件本研究需要購買GPU服務(wù)器、攝像頭、硬件平臺等硬件設(shè)備，估計經(jīng)費需求為10萬元左右。六、參考文獻1.RenS,HeK,GirshickR,etal.FasterR-CNN:TowardsReal-TimeObjectDetectionwithRegionProposalNetworks[J].IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence,2016,39(6):1137–1149.2.RedmonJ,DivvalaS,GirshickR,etal.YouOnlyLookOnce:Unified,Real-TimeObjectDetection[J].2016:779–788.3.BeymerD,McLauchlanPF,CoifmanB,etal.Areal-timecomputervisionsystemforvehicletrackingandtrafficsurveillance[J].TransportationResearchPartC:EmergingTechnologies,1997,5(4):271-288.4.C.S.Chen,V.M.Patel,R.Chellappa,etal.Vehicleclassificationinairbornevideousingspatiotemporalorientation[J].InternationalConferenceonImageProcessing,2011,2773-2776.5.WangY,ZhangQ,YangJ,etal.Efficientca