智能视频监控系统中的车型识别与自动分类方法研究开题报告

1. 研究目的与意义（文献综述）

1.1研究背景及意义

随着我国经济的发展，汽车已经进入寻常百姓人家，因此马路上的车辆也越来越多，这就给交通监管部门的日常工作带来很大的压力。在交通监管中，车辆的识别与统计是一项比较常见的工作，目前已经有诸多技术应用于交通监管中车辆的识别与统计，例如轮廓识别方法、感应线圈法、埋设压力传感器法，但是这些方法所使用的硬件成本高，不利于在全国范围内推广使用，而且设备的使用寿命不长，损坏率特别高。在这种情况下，智能交通的视频监控便引起了人们的重视。

智能视频监控是近几年来在人工智能计算机视觉领域中充分交流发展所产生的一个研究方向，其主要研究目标是利用图像视频处理技术、计算机视觉技术和人工智能技术这三门知识对所要监控的视频内容进行描述、理解和分析，并能根据分析的结果制定相应的策略，实现对视频监控系统的控制，并向使用者提供实际的道路交通情况，使用户能实时的了解到交通现场的情况，方便做出总体的布局规划，这样就使得监控系统从很一般的水平达到较高层次的智能化水平。

2. 研究的基本内容与方案

本文以完成智能视频监控系统中的车型检测方法与自动分类方法研究、相关算法的实现与验证为目标，应用windows操作系统vc编程环境和opencv图像处理库函数，对视频监控中的车型识别及自动分类的相关算法进行编程依据验证，通过对车辆轮廓信息通过训练svm分类器的方法进行分类，本课题研究基本内容及技术方案如下：

2.1研究基本内容及目标

（1）进行课题调研，写出课题开题报告；

3. 研究计划与安排

(1)开题报告上传时间：3月3日-3月20日

(2)课题详细设计阶段：3月20日-5月1日

(3)设计资料整理及论文撰写：5月1日-5月10日

4. 参考文献（12篇以上）

[1]a.psyllos,c.n.anagnostopoulos,e.kayafas.vehiclemodelrecognitionfromfrontal

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[2 l.wang,w.hu,andt.tan.recentdevelopmentsinhumanmotionanalysis.pattern