城市交通系统中行人交通视频检测的理论与方法的开题报告

城市交通系统中行人交通视频检测的理论与方法的开题报告一、选题背景城市交通系统中，行人交通受到越来越多的关注。随着城市化进程的加快，人口密度增加，城市交通拥堵严重，而行人又是城市交通系统中不可或缺的组成部分，因此行人交通系统的研究变得尤为重要。行人交通的研究内容包括行人数量、行人流量、行人速度等多个方面，而其中最基本的是行人数量与行人流量的统计。视频检测技术是当今城市交通系统中应用最广泛的一种技术之一。视频检测技术以视频监控设备为基础，通过对摄像头获得的视频图像进行分析与处理，从而得到交通数据。因其数据获取精度高、成本低、实时性强等优势，广泛应用于交通拥堵、交通安全、交通管理等领域。而如何应用视频检测技术对行人交通进行检测，则是本次研究的主要问题。二、选题意义随着城市化进程的加快，城市交通拥堵问题日益突出，而行人交通是解决城市交通拥堵的一个重要方式。因此，对行人交通的研究变得尤为重要。而视频检测技术作为行人交通研究的基础，其应用将大大提升行人交通研究的精度与效率。同时，视频检测技术应用于行人交通系统的研究，也将对城市交通管理与规划产生积极的影响。通过精确的行人交通数据，交通管理部门可以根据不同时间段、不同地点的行人流量，制定相应的交通管理措施，以避免交通拥堵。而对城市交通的规划来说，交通研究数据可以更好地指导城市交通规划与设计。三、研究内容及方法本次研究的主要内容是，基于视频检测技术，从视频图像中检测出行人的数量。具体而言，研究内容包括以下三个方面：1、基础理论：对视频检测技术的基本原理与行人检测算法进行探究，了解其适用范围与性能指标。2、数据集建立：利用视频监控设备，采集城市街区中的行人视频，建立行人交通数据集。3、算法设计：针对建立的数据集，设计行人交通的检测算法，并对其性能进行评估、优化。其中，算法设计将主要涉及目标检测、目标跟踪、像素点建模等关键技术。综合运用以上研究方法，通过实际数据验证算法的准确性与实用性，并针对不同的场景和应用进行优化和改进。四、研究预期结果本研究的预期结果包括以下方面：1、建立基于视频检测技术的行人交通数据集。2、设计行人交通图像处理算法，并验证其性能。3、提出优化的行人交通图像处理算法，并对其进行实际应用验证。通过以上研究成果，可以为城市交通规划与管理提供数据支持，为解决城市交通拥堵问题提供实用方法，从而有力地改善城市交通环境，提高城市交通效率。五、研究进度安排本研究的工作进度安排如下表所示：|工作名称|工作内容|预计时间||---|---|---||1|研究行人交通的检测算法|3个月||2|采集行人视频并建立数据集|1个月||3|针对数据集，优化算法并进行实际应用验证|6个月||4|编写论文并撰写学位论文|5个月|六、参考文献[1]Y.Gao,Y.Song,B.Zhang,andW.Liu,“Pedestriandetectionforintelligenttransportationsystems,”inProceedingsofthe9thInternationalConferenceonEmbeddedandMultimediaComputingandWorkshoponInformationSecurity,2014,pp.11–16.[2]S.R.GunnandM.A.F.Harrison,“Bayesiandetectionofwalkingpedestrians,”inProceedingsofthe2013IEEEInternationalConferenceonComputerVision,2013,pp.11–14.[3]Z.Li,Y.Ye,J.Yang,andM.Li,“Areal-timecountingsystemforpedestriantraffic,”IEEETransactionsonIntelligentTransportationSystems,vol.16,no.4,pp.1944–1957,2015.[4]F.Wang,L.Yin,andB.G.Hu,“Real-timepedestriandetectionusingadaptivebackgroundmodeling,”IEEETransactionsonCircuitsandSystemsforVideoTechnology,vol.24,no.2,pp.302–314,2014.[5]Y.CuiandZ.Qin,“PedestriandetectionbasedonmultipleHOG-LBPfeatures,”inProceedingsofthe7t