1. 本选题研究的目的及意义
近年来，随着我国经济的快速发展和城市化进程的不断加快，机动车保有量持续增长，道路交通压力日益增大，交通事故频发。
传统的交通管理手段已经难以满足日益增长的交通需求，智能交通系统（IntelligentTransportationSystem，ITS）应运而生。
作为ITS的重要组成部分，运动车辆检测技术成为了研究的热点和难点，其在交通流量监测、车辆跟踪、自动驾驶等领域具有广泛的应用前景。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，随着计算机视觉和机器学习技术的快速发展，基于视频的运动车辆检测技术取得了显著的进展，涌现出许多优秀的研究成果。
1. 国内研究现状
国内学者在基于视频的运动车辆检测方面开展了大量研究工作，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
本选题旨在研究交通场景下基于视频的运动车辆检测方法，以提高车辆检测的精度和效率。
1. 主要内容
1.交通场景视频图像预处理:针对交通场景视频图像的特点，研究和实现有效的图像预处理方法，包括图像去噪、光照补偿、图像增强等，为后续的车辆检测提供高质量的图像数据。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、算法设计、实验验证相结合的研究方法，逐步实现交通场景下基于视频的运动车辆检测的目标。
1.文献调研阶段:首先，进行广泛的文献调研，了解国内外在运动目标检测、车辆特征提取、深度学习等领域的研究现状，为本研究提供理论基础。
2.算法设计与实现阶段:针对交通场景的特点，研究和设计基于视频的运动车辆检测算法，包括视频图像预处理、运动目标检测、车辆特征提取和车辆识别等模块。
5. 研究的创新点
本研究致力于在以下几个方面寻求创新突破:
1.针对复杂交通场景的算法鲁棒性提升:研究复杂光照、阴影、遮挡等因素对车辆检测的影响，探索和改进现有的算法，以提高算法在复杂交通场景下的鲁棒性和准确性。
2.高效的车辆特征提取与识别方法:研究适用于交通场景的车辆特征提取方法，并结合深度学习等技术，设计高效、准确的车辆识别算法，以提高车辆检测的速度和精度。
3.基于视频的车辆检测系统优化:研究系统性能优化策略，包括算法并行化、硬件加速等，以提高系统的实时性和处理能力，满足实际应用的需求。
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. 刘伟,徐友春,王建军,等.基于改进YOLOv3的交通场景车辆检测算法[J].电子测量技术,2022,45(17):78-84.
2. 赵航,张凯,王春晓.复杂交通场景下基于改进YOLOv5s的车辆目标检测[J].计算机应用与软件,2023,40(04):271-278.
3. 王晓慧,李阳,郭文强.基于改进YOLOv5的交通场景多尺度车辆检测[J].计算机工程,2023,49(05):258-266.
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