1. 本选题研究的目的及意义
随着城市化进程的加速推进，交通拥堵问题日益严峻，对人们的出行效率、生活质量以及城市的可持续发展都带来了极大的负面影响。
传统的交通管理手段已难以满足日益增长的交通需求，因此，迫切需要探索更加智能、高效的交通管理策略。
智能交通系统（ITS）依托先进的信息通信、传感和控制技术，实现对交通流量的实时监测、预测和优化调控，为缓解交通拥堵、提高道路通行能力提供了有效的解决方案。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，智能交通系统（ITS）的研究和应用在国内外都得到了高度重视，自适应流量检测与控制作为智能交通系统的重要组成部分，也取得了显著进展。
1. 国内研究现状
国内学者在智能交通流量检测与控制方面开展了大量研究工作，并在以下方面取得了一定的成果：
1.交通流量检测方面:清华大学、东南大学等高校在基于视频图像的车辆检测、跟踪、计数等方面进行了深入研究，提出了一系列有效的算法，并在实际应用中取得了良好的效果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
1.智能交通与自适应流量控制概述:介绍智能交通系统（ITS）的概念、架构及关键技术，阐述自适应流量控制的理论基础、研究现状及发展趋势。
2.智能交通流量检测方法:分析传统流量检测方法的优缺点，研究基于计算机视觉和深度学习的智能交通流量检测方法，包括图像预处理、目标检测与跟踪、流量参数提取等关键技术，并对不同流量检测方法进行比较分析。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、算法设计、仿真实验和结果分析相结合的研究方法，具体步骤如下：
1.文献调研与需求分析:深入调研智能交通、自适应控制、计算机视觉、深度学习等相关领域的国内外研究现状，分析现有方法的优缺点，明确研究目标和内容，确定关键技术路线。
2.智能交通流量检测方法研究:研究基于计算机视觉和深度学习的交通流量检测方法。
首先，针对交通图像特点，研究图像预处理方法，提高图像质量；其次，研究基于深度学习的目标检测与跟踪算法，实现对视频图像中车辆的准确识别和跟踪；最后，研究基于检测结果的流量参数提取方法，获取实时的交通流量数据。
5. 研究的创新点
本研究预期在以下方面取得创新性成果：1.基于深度学习的交通流量多目标联合检测与跟踪:针对传统方法在复杂交通场景下检测精度低、鲁棒性差的问题，研究基于深度学习的交通流量多目标联合检测与跟踪方法，提高复杂场景下目标检测和跟踪的准确性和鲁棒性。
2.基于时空特征融合的自适应流量预测:针对传统方法难以准确预测短期交通流量变化趋势的问题，研究基于时空特征融合的深度学习流量预测模型，通过融合历史交通流量数据和实时交通事件信息，提高交通流量预测的准确性和实时性。
3.多目标优化的自适应信号控制策略:针对传统方法难以兼顾效率与公平性的问题，研究基于多目标优化的自适应信号控制策略，在保证道路整体通行效率的同时，兼顾不同方向、不同车道的车辆通行需求，提高交通信号控制的公平性和效率。
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.李克强. 关于推动城乡建设绿色发展的意见[J]. 城乡建设, 2021(1): 5-12.
2.刘冬, 邵春福, 陈龙, 等. 基于深度学习的智能交通发展综述[J]. 计算机科学, 2020, 47(6): 1-12.
3.张涛, 王建强, 马寿峰. 智能交通系统关键技术及发展趋势[J]. 交通运输系统工程与信息, 2019, 19(4): 1-10.
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