基于特征融合的车辆阴影检测算法研究开题报告

1. 研究目的与意义（文献综述）

智能交通系统的思想在上个世纪二三十年代已经出现，也有研究者对其进行不断的研究，但是当时没有引起人们足够的重视，直到上个世纪八十年代以后,一些发达国家越来越重视智能交通系统，在智能交通领域投入了巨大的资金，因此智能交通系统以惊人的速度飞速发展。广大智能领域的研究者也在努力，以求研究出更安全，更能适应现代交通系统的智能交通系统。除此之外，一些著名的高校也在此方向有所参与，他们和一些汽车公司一起合作进行研究，并取得了一定的成果。美国加州帕萨迪纳市的喷气推进实验室首先提出对交通信息进行视频检测，使用计算机视觉检测的方法来代替传统的检测方法。美国明尼苏达大学的研究人员研制了首个可以在实际生活中使用的视频车辆检测系统。在该检测系统中使用了当时最先进的微处理器，可以在不同场景中和环境下检测，而检测的结果也达到了近乎让人满意的地步。Amnon Shashua教授和 Ziv Aviram 先生创立了MobileEye，这也是目前比较成熟的辅助驾驶系统。但是研究者并不满足于现状，他们希望不仅能够提高检测效果，同时也提高系统的实时性，因此对此项技术做了更深一步的研究，并对每次得到的新的研究成果进行多次评估，结果显示基于视频的车辆检测系统的检测准确性和实时性都已经具备投入实际中使用的要求。随着车辆检测技术的发展以及人们生活的需要，人们对技术的需求已经不仅仅是检测出车辆，而是需要更多的其他信息，如实时的获得周围车辆的信息、红绿灯的信息以及道路状况等一些交通信息，在行驶中如何处理前方遮挡的运动目标等需求。

伴随着国民经济的不断发展和机动车辆的迅速增加，我国的道路交通事业也得到迅速的发展，给人们的出行、生产生活带来了极大的便利。然而，随着汽车数量的增加，我国的公路交通流量也逐年上升，由此带来的负面影响也难以避免，比如，车辆尾气大量排放造成的环境污染、汽车数量之多造成的城市交通拥堵、汽车行车造成的交通事故等。其中道路交通事故直接威胁着人们的生命安全。目前，为有效的降低道路交通事故发生率，提高人们出行的安全系数，发展以预防为核心的高性能智能交通系统迫在眉睫。

车辆检测是智能交通控制的一项重要工作，是车辆跟踪、识别和分析的基础。运动车辆遮挡光线产生的投射阴影会伴随车辆一起运动，阴影的存在会影响车辆的形状和大小，降低车辆检测的准确度，因此检测和消除阴影至关重要。国外对车辆检测的研究起步较早，并且在视觉检测的算法研究上取得了显著的成就。而我国起步较晚，但是随着国家对研发投入的不断扩大，智能交通系统的核心技术车辆检测也有了相当多的研究，并取得了较好的理论层次和科研成果。然而在智能交通系统的适用度方面，我国在整体水平上距离国外的先进水平还有一段距离，有待进一步的提高。

2. 研究的基本内容与方案

2.1研究目标

传统的车辆阴影检测算法往往是基于车辆图像的边缘、轮廓、灰度梯度等单一特征，因此得到的车辆图像会有很多的信息缺失。本次毕业设计将针对这一问题展开研究，研究阴影检测与消除的算法以及改进算法，在理论研究的基础上，进行车辆图像的边缘检测、阴影检测与消除算法的仿真实验，验证所研究算法的有效性。

2.2基本内容

3. 研究计划与安排

第1-2周：收集与课题相关的教材，期刊，论文等，熟悉相关理论知识。确定方案，完成开题报告；

第3-5周：学习和熟悉matlab开发平台的编程；

第6-9周：学习和研究图像特征融合理论，研究车辆图像阴影处理的算法；

4. 参考文献（12篇以上）

[1] 杨春德，郭帅． 改进基于 hsv 空间的阴影检测算法，［j］． 计算机工程与设计，2018，39(1) : 255-259．[2]jiteshvasavada,harshkumarnarula,sushilmishra,t.k.nandy,asimtewari.developmentofnovelmovingwavefrontimageprocessingalgorithmandmicrostructuralquantificationoftungstenheavyalloy[j].computationalmaterialsscience,2019,170.

[3] 王俊，王文中，汤进． 基于几何投影的运动阴影去除方法［j］． 计算机技术与发展，2015，25(12) : 37-40．

[4] 甘玲，赵华翔． 一种改进的 vi be 算法结合多特征融合的阴影移除方法［j］． 微电子学与计算机，2015，32( 11) : 152-157．