基于OpenCV的城市道路车辆识别与计数开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着城市化进程的加速推进，城市道路交通流量日益增长，交通拥堵问题日益突出，对城市交通管理提出了严峻挑战。

传统的交通管理方式主要依靠人工统计和管理，效率低下且成本高昂。

而基于计算机视觉技术的车辆识别与计数系统作为智能交通系统（its）的重要组成部分，能够自动、实时地获取道路交通流量信息，为交通管理、交通规划和交通安全等方面提供重要依据，因此具有重要的现实意义。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，随着计算机视觉和深度学习技术的快速发展，城市道路车辆识别与计数技术取得了显著进展。

1. 国内研究现状

国内学者在车辆识别与计数领域展开了大量的研究工作，并取得了一系列成果。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本课题主要内容包括以下几个方面：1.opencv库学习与应用:深入学习opencv库的图像处理和视频分析模块，掌握图像预处理、特征提取、目标检测和跟踪等相关算法。

2.车辆识别算法研究:研究基于特征的车辆识别方法和基于深度学习的车辆识别方法，并对比分析不同方法的优缺点。

3.车辆计数算法研究:研究基于背景建模的车辆计数方法和基于目标跟踪的车辆计数方法，并评估不同方法的性能。

4. 研究的方法与步骤

本课题将采用理论研究和实验研究相结合的方法，按照以下步骤逐步进行：1.文献调研阶段:查阅国内外相关文献，了解城市道路车辆识别与计数的研究现状、发展趋势以及opencv库的相关技术。

2.算法研究与选择阶段:研究不同的车辆识别算法，包括基于特征的识别方法和基于深度学习的识别方法，并根据实际应用场景选择合适的算法。

同时，研究不同的车辆计数算法，例如基于背景建模的方法和基于目标跟踪的方法，并进行对比分析。

5. 研究的创新点

本课题的创新点主要体现在以下几个方面：1.改进的车辆识别算法:针对现有车辆识别算法在复杂场景下识别率较低的问题，本课题将研究改进的车辆识别算法，例如基于深度学习的目标检测算法，以提高车辆识别的准确率和鲁棒性。

2.多目标跟踪算法的应用:针对城市道路车辆密集、遮挡情况复杂的场景，本课题将研究多目标跟踪算法，例如基于卡尔曼滤波或粒子滤波的跟踪算法，以提高车辆计数的准确性。

3.基于opencv的系统实现:利用opencv库的开源特性和丰富的图像处理函数，设计和实现高效、稳定的城市道路车辆识别与计数系统，并进行优化，以提高系统的实时性和实用性。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1. 刘辉,王鹏,杜友,等. 基于改进yolov5的小目标车辆检测算法[j]. 华南理工大学学报(自然科学版),2023,51(04):12-22.

2. 张旭凯,王金玲. 基于yolov5和deepsort的车辆跟踪计数方法[j]. 计算机应用与软件,2023,40(04):253-259.

3. 郭志远,张为公,宋乐,等. 基于改进faster r-cnn的车辆目标检测[j]. 计算机工程与应用,2023,59(10):228-236.