城市交通系統(tǒng)中行人交通視頻檢測的理論與方法的開題報告

城市交通系統(tǒng)中行人交通視頻檢測的理論與方法的開題報告一、選題背景城市交通系統(tǒng)中，行人交通受到越來越多的關注。隨著城市化進程的加快，人口密度增加，城市交通擁堵嚴重，而行人又是城市交通系統(tǒng)中不可或缺的組成部分，因此行人交通系統(tǒng)的研究變得尤為重要。行人交通的研究內容包括行人數(shù)量、行人流量、行人速度等多個方面，而其中最基本的是行人數(shù)量與行人流量的統(tǒng)計。視頻檢測技術是當今城市交通系統(tǒng)中應用最廣泛的一種技術之一。視頻檢測技術以視頻監(jiān)控設備為基礎，通過對攝像頭獲得的視頻圖像進行分析與處理，從而得到交通數(shù)據(jù)。因其數(shù)據(jù)獲取精度高、成本低、實時性強等優(yōu)勢，廣泛應用于交通擁堵、交通安全、交通管理等領域。而如何應用視頻檢測技術對行人交通進行檢測，則是本次研究的主要問題。二、選題意義隨著城市化進程的加快，城市交通擁堵問題日益突出，而行人交通是解決城市交通擁堵的一個重要方式。因此，對行人交通的研究變得尤為重要。而視頻檢測技術作為行人交通研究的基礎，其應用將大大提升行人交通研究的精度與效率。同時，視頻檢測技術應用于行人交通系統(tǒng)的研究，也將對城市交通管理與規(guī)劃產生積極的影響。通過精確的行人交通數(shù)據(jù)，交通管理部門可以根據(jù)不同時間段、不同地點的行人流量，制定相應的交通管理措施，以避免交通擁堵。而對城市交通的規(guī)劃來說，交通研究數(shù)據(jù)可以更好地指導城市交通規(guī)劃與設計。三、研究內容及方法本次研究的主要內容是，基于視頻檢測技術，從視頻圖像中檢測出行人的數(shù)量。具體而言，研究內容包括以下三個方面：1、基礎理論：對視頻檢測技術的基本原理與行人檢測算法進行探究，了解其適用范圍與性能指標。2、數(shù)據(jù)集建立：利用視頻監(jiān)控設備，采集城市街區(qū)中的行人視頻，建立行人交通數(shù)據(jù)集。3、算法設計：針對建立的數(shù)據(jù)集，設計行人交通的檢測算法，并對其性能進行評估、優(yōu)化。其中，算法設計將主要涉及目標檢測、目標跟蹤、像素點建模等關鍵技術。綜合運用以上研究方法，通過實際數(shù)據(jù)驗證算法的準確性與實用性，并針對不同的場景和應用進行優(yōu)化和改進。四、研究預期結果本研究的預期結果包括以下方面：1、建立基于視頻檢測技術的行人交通數(shù)據(jù)集。2、設計行人交通圖像處理算法，并驗證其性能。3、提出優(yōu)化的行人交通圖像處理算法，并對其進行實際應用驗證。通過以上研究成果，可以為城市交通規(guī)劃與管理提供數(shù)據(jù)支持，為解決城市交通擁堵問題提供實用方法，從而有力地改善城市交通環(huán)境，提高城市交通效率。五、研究進度安排本研究的工作進度安排如下表所示：|工作名稱|工作內容|預計時間||---|---|---||1|研究行人交通的檢測算法|3個月||2|采集行人視頻并建立數(shù)據(jù)集|1個月||3|針對數(shù)據(jù)集，優(yōu)化算法并進行實際應用驗證|6個月||4|編寫論文并撰寫學位論文|5個月|六、參考文獻[1]Y.Gao,Y.Song,B.Zhang,andW.Liu,“Pedestriandetectionforintelligenttransportationsystems,”inProceedingsofthe9thInternationalConferenceonEmbeddedandMultimediaComputingandWorkshoponInformationSecurity,2014,pp.11–16.[2]S.R.GunnandM.A.F.Harrison,“Bayesiandetectionofwalkingpedestrians,”inProceedingsofthe2013IEEEInternationalConferenceonComputerVision,2013,pp.11–14.[3]Z.Li,Y.Ye,J.Yang,andM.Li,“Areal-timecountingsystemforpedestriantraffic,”IEEETransactionsonIntelligentTransportationSystems,vol.16,no.4,pp.1944–1957,2015.[4]F.Wang,L.Yin,andB.G.Hu,“Real-timepedestriandetectionusingadaptivebackgroundmodeling,”IEEETransactionsonCircuitsandSystemsforVideoTechnology,vol.24,no.2,pp.302–314,2014.[5]Y.CuiandZ.Qin,“PedestriandetectionbasedonmultipleHOG-LBPfeatures,”inProceedingsofthe7t