1. 本选题研究的目的及意义
随着我国经济的快速发展和城市化进程的加快，城市交通问题日益突出，交通拥堵现象尤为严重。
交通拥堵不仅降低了道路通行能力，增加了车辆燃油消耗和尾气排放，还容易引发交通事故，严重制约了城市的发展。
车流量检测是智能交通系统（ITS）的重要组成部分，为交通管理、交通控制和交通诱导等提供基础数据支持。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，随着计算机视觉和人工智能技术的快速发展，车流量检测技术取得了显著进展，各种新方法不断涌现。
总的来说，现有的车流量检测方法可以分为以下几类：基于视频图像处理的方法、基于磁感应线圈的方法、基于微波雷达的方法、基于激光雷达的方法等。
其中，基于视频图像处理的方法由于其成本低廉、易于部署、信息量丰富等优点，成为近年来研究的热点。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题研究的主要内容包括以下几个方面：
1.背景差分法原理研究:深入研究背景差分法的基本原理、优缺点以及常用的背景建模方法，分析其在车流量检测中的适用性和局限性。
2.背景更新策略研究:针对复杂多变的交通场景，研究自适应的背景更新策略，提高背景模型对光照变化、环境扰动等因素的鲁棒性，确保背景差分法的有效性。
3.阴影消除方法研究:研究基于颜色特征和几何特征的阴影消除方法，有效区分车辆阴影和道路阴影，减少阴影对车辆检测的干扰，提高车流量检测的准确性。
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，具体步骤如下：
1.文献调研与需求分析:查阅国内外相关文献，了解车流量检测技术的最新研究进展，分析现有方法的优缺点，明确本研究的目标和内容，确定研究的技术路线。
2.背景差分法原理研究:深入研究背景差分法的基本原理、优缺点以及常用的背景建模方法，包括帧差法、均值法、混合高斯模型等，分析其在车流量检测中的适用性和局限性，为后续算法设计提供理论基础。
3.算法设计与实现:针对背景差分法在车流量检测中的应用，设计高效稳健的背景建模方法、有效的阴影消除方法以及轻量级的车辆检测与跟踪算法，并利用Python、OpenCV等工具进行算法实现。
5. 研究的创新点
本研究预期在以下几个方面取得创新性成果：
1.提出一种高效稳健的背景建模方法:针对复杂多变的交通场景，提出一种结合光照估计和阴影检测的背景建模方法，提高背景模型对光照变化、环境扰动等因素的鲁棒性，增强背景差分法的适应性。
2.设计一种基于深度学习的阴影消除方法:利用深度卷积神经网络学习阴影的特征表示，设计一种端到端的阴影消除方法，有效区分车辆阴影和道路阴影，提高阴影消除的准确性和效率。
3.开发一种轻量级的车辆检测与跟踪算法:结合传统图像处理技术和深度学习方法，开发一种轻量级的车辆检测与跟踪算法，在保证检测精度的同时，降低算法的计算复杂度，提高算法的实时性，使其能够更好地应用于实际场景。
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] 郭晓锋,张凯,王凯,等.基于改进背景差分法的运动目标检测算法[J].电子测量技术,2020,43(21):78-83.
[2] 刘思远,徐天阳,梁建龙,等.改进的自适应背景差分法在交通流量检测中的应用[J].电子测量技术,2020,43(19):111-116.
[3] 孙文强,张玉梅.改进的自适应混合高斯背景模型及其在交通流检测中的应用[J].激光与光电子学进展,2019,56(10):198-205.
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