基于机器视觉的交叉路口车流量检测开题报告

1. 研究目的与意义（文献综述）

近年来，随着我国经济的发展和人民生活水平的不断提高，我国城市化水平不断提高，汽车的拥有量也不断增加。据统计，2018年年末全国民用汽车保有量24028万辆（包括三轮汽车和低速货车906万辆），比上年末增长10.5%，其中私人汽车保有量20730万辆，增长10.9%。民用轿车保有量13451万辆，增长10.4%，其中私人轿车12589万辆，增长10.3%[1]。与此同时，交通拥堵的情况也愈演愈烈，尤其是在一些人口众多的城市，拥堵的时段，堵塞的范围在不断扩大[2]。而在一些小型城市，也发生了局部时间和地区的交通拥堵情况。

交通拥堵造成了大量的资源浪费，根据中国交通部发布的数据显示，静态交通问题带来的经济损失已占城市人口可支配收入的20%，相当于gdp损失5-8%，15 座大城市的居民每天上班比欧洲发达国家多消耗 28.8 亿分钟，“时走时停”的交通导致原油消耗占中国总消耗量的 20%以上。由停车引发的交通事故、社会安全损失更是难以计数。

因此对交通路口的信息采集和交通灯显示策略进行相关的研究既具有缓解城市交通拥挤现状的作用，也具有着重要的经济方面的意义。

2. 研究的基本内容与方案

设计的基本内容：

此设计的主要任务是基于交叉路口的应用场景下，利用监控设备采集交通图像，通过机器视觉的方法，判断当前路口车辆状态，采用合理算法，对车流量进行快速统计，并尽量减少统计误差，并结合qt等界面仿真软件，搭建车辆流量监测系统，集成车流量检测算法，实时展示与检测路口车况。在此基础上，对这些信息进行相关的整合分析，得出一种自适应的交通灯显示策略的方法。

设计的目标：

3. 研究计划与安排

第1周—第3周 完成论文内容调研，搜集相关资料，撰写开题报告；

第4周—第5周 研究车辆流量统计算法，初步实现对车流量的统计功能，并进行论文开题；

第6周—第12周 搭建完整的交叉路口车流量检测系统，实现路口车流的监控、检测与展示，撰写论文初稿；

4. 参考文献（12篇以上）

[1]中华人民共和国2018年国民经济和社会发展统计公报

[2]现代国企研究2015年第4期 张顶洋 对中国大城市交通拥堵问题的认识

[3]陈俏倩. 一种基于深度学习的车流量嵌入式检测算法的实现[d].杭州电子科技大 学,2019.