1. 本选题研究的目的及意义
车辆检测作为计算机视觉领域中的重要研究方向之一，在智能交通系统、自动驾驶、视频监控等领域具有广泛的应用价值。
近年来，随着深度学习技术的快速发展，车辆检测技术取得了显著的进步。
然而，传统的车辆检测方法在复杂场景下（例如光照变化、遮挡、阴影等）的鲁棒性和准确性仍然面临挑战。
2. 本选题国内外研究状况综述
车辆检测一直是计算机视觉领域的研究热点，近年来国内外学者在该领域展开了大量的研究工作，并取得了一系列成果。
1. 国内研究现状
国内学者在车辆检测领域的研究起步相对较晚，但近年来发展迅速。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题主要研究基于混合高斯模型的车辆检测方法，通过对视频图像中的背景进行建模，区分背景和前景目标，从而实现车辆检测。
1. 主要内容
1.研究混合高斯模型的基本原理，探究其在背景建模中的应用方法。
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。
首先，对混合高斯模型的基本原理进行深入研究，分析其在背景建模中的应用方法，并探讨模型参数对检测性能的影响。
其次，设计基于混合高斯模型的车辆检测算法，包括背景建模、前景检测、阴影去除等步骤，并对算法的各个模块进行优化，提高算法的鲁棒性和准确性。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.提出一种基于混合高斯模型的车辆阴影去除方法，提高车辆检测在阴影干扰下的鲁棒性。
2.针对复杂场景，研究基于混合高斯模型的车辆检测算法的优化策略，例如模型参数自适应调整、多特征融合等，提高算法在复杂场景下的鲁棒性和准确性。
3.将所提出的车辆检测方法应用于实际场景，例如智能交通、自动驾驶等，验证算法的实用价值。
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.刘鹏,郭立,申超,等.基于改进混合高斯模型的视频前景目标提取[J].计算机科学,2023,50(01):298-305.
2.王瑞,王忠武,王勇,等.融合改进RetinaNet和混合高斯模型的视频多目标检测[J].计算机科学与探索,2022,16(12):2699-2708.
3.赵爽.基于改进混合高斯模型和深度学习的运动目标检测[J].电子技术应用,2022,48(11):139-144.
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