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1. 研究目的与意义（文献综述）
1.1 opencv和机器学习的简介opencv是一个基于bsd许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在linux、windows、android和mac os操作系统上。
它轻量级而且高效——由一系列 c 函数和少量 c 类构成，同时提供了python、ruby、matlab等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。
opencv包含300多个c/c 函数的跨平台的中高层api，不依赖于其他外部库，可独立于操作系统、硬件和图形管理器。
2. 研究的基本内容与方案
2.1 传统抓拍模型的介绍传统抓拍模型是基于前景，背景比对的抓拍方式需将彩色视频图像灰度花，再进行背景图像提取、背景图片自动更新、视频序列二值化和目标判定等步骤完成抓拍。
传统算法首先进行背景的提取和更新，然后将前景图像与背景图像相减后得到模型，并对结果进行归一化，获取目标像素的二值数据，将二值化结果按照m*n大小为单位分为若干小块，并以每小块为单位，统计小块内二值为1的点数，以判定小块内是否有目标，若小块内出现目标，小块计数器加1， 没有目标，小块计数器减1.一段时间内小块计数器累加超过一阈值，则表明该方格内有目标滞留 。
基于前景、背景图像和二值化的传统抓拍手段在背景图像提取、实时更新等关键环节仍存在较多的技术瓶颈，在城市复杂交通流条件下很难达到实用要求。
3. 研究计划与安排
1-3周：查阅文献，完成开题报告4-6周：总体设计，完成论文综述7-10周：设计算法，功能模块设计11-13周：编码和测试14-15周：写论文，提交初稿，给老师检查，修改定稿，答辩。
4. 参考文献（不低于12篇）
[1] 刘俊，谭中慧. 基于视频的双模型卡口触发算法[j]. 上海船舶运输科学研究所学报，2017，40(3)：64-67.
[2] 谭中慧，张勇. 视频图像目标侦测及改进算法[j]. 上海船舶运输科学研究所学报，2016，39(4)：67-72.
[3] 邝先验，朱磊，吴赟，等. 基于adaboost算法和颜色特征的公交车辆视频检测[j].广西师范大学学报(自然科学版)，2016，34(1)：9-18.
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