1. 研究目的与意义（文献综述）
二十一世纪以来，我国道路交通运输事业不断发展。不管是大城市，还是小乡村，道路交通状况都发生了翻天覆地的变化，特别是一些偏远地区，都拥有了可以通行的道路。自2011年起，我国就已经是汽车总量最多的国家了，由此带来的交通运输问题，自然也就不容忽视。出行质量及效率有待提高，而交通安全事故的数量有待降低，如何发展和完善智能交通系统，就成了当前急需解决的问题。新一代信息技术的发展，推动了智能交通系统的发展和变革，这些技术包括了大数据、云计算、物联网、移动互联网等等。这使我们相信，现代交通运输系统的前景，就在于智能交通系统。
视频图像车辆检测是智能交通系统中很重要的一部分，只有成功检测出来视频图像中的车辆时，才能够进行下一步的工作。它是整个系统的基石，决定了系统的有效性，能够减少交通事故、规范驾驶行为、提高交通执法能力。车辆检测系统的用途十分广泛，目前应用最广泛的是电子监控，在电子警察抓拍系统、感应式十字路口信号灯控制系统，能对各种数据进行采集并上传至城市交通监控中心。一个个道路监管设备，就是一个个“电子警察”。这些“电子警察”看到的都是一些视频，而它们却是根据图像分析处理的，如何将它们拍摄的视频，转换成图像，做出合理的分析判断，这是一个值得研究的问题。
基于视频的智能交通系统发展迅速，国内外的理论研究也己经取得了突破性的进展，达到了成熟阶段具备了实用水平，一些研究成果也已经广泛应用到了城市智能化管理中。
2. 研究的基本内容与方案
1.研究内容和目标
(1)研究的基本内容
本次毕业设计要求研究复杂场景下基于视频的运动车辆检测方法。基本内容如下：能够对视频文件进行转化和处理成图像文件；能够对图像文件进行相关预处理，包括灰度化、去噪以及边缘提取等；能够对视频中的运动物体进行检测，对车俩特征进行提取，利用 svm 进行分类；设计一个简单的软件系统实现检测，显示其处理结果。
3. 研究计划与安排
第1-3周 查阅相关文献资料，明确研究内容，了解基于svm的视频图像车辆检测的国内外的实现方案，弄清工作原理，完成开题报告。
第4-7周 进一步阅读相关文献，确定系统框架，明确设计要点，确定此次设计的基本方案。
第8-10周 根据系统的工作流程进行分步骤仿真，测试设计算法的可行性，获得初步仿真分析结果。
4. 参考文献（12篇以上）
[1] c. saman,o.c. noel,m. sean, etal. semi-automatic video objectsegmentation using recursive shortest
spanning tree and binary partition tree[m]. workshop on image analysisfor multimedia interactive
services, tampere, finland,2001,5:16-18.
