1、o同/徐+、常tongji university研究生選題報告書（供工程碩士研究生用）研究生姓名：入學時間：導師姓名、職稱：所屬學院：交通運輸工程申請學位級別：工程碩士工程領域：交通運輸工程研究方向：交通運輸工程選題題目：基于智能交通監控系統中目標檢測與追蹤技術研究選題報告時間2016年10月05日同濟大學學位辦公室制1. 選題報告書用計算機打印或黑色鋼筆逐欄填寫，要求字跡清晰, 條理清楚，語句通順。2. 選題報告所填各欄內容要求詳實準確、重點突出。3. 選題報告不合格者不得進入論文工作階段。4研究生將選題報告完成、到所在學院研究生工作辦公室備案后，并 交各學院保存或自己保存。論文答辯后，由答

2、辯委員會秘書將此表與學 位申請及評定書等材料一同交學院學位評定分委員會，經整理后交校 學位辦公室。5. 自備案之日起812個月后方可進行論文答辯。6. 此表限各種專業學位人員使用，空表可在校園網上下載。一、文獻查閱報告：(附閱讀的主要文獻：20篇以上，其中外文2篇以上)i張國伍，彭宏勤，智能交通系統m,電子工業出版社，2000, 20-29.杜宏川.智能化交通管理系統國內外發展現狀分析j.吉林交通科技， 2009(2):59-60賈永紅.數字圖像處理m.武漢:武漢大學出版社，2003.9:3-54楊杰，張翔.視頻冃標檢測與跟蹤及其應用.上海上海交通大學出版社，2012.5郭玲.智能視頻監控屮運

3、動目標檢測的算法研究，華南理工人學博士學位論文， 2013.張娟，毛曉波，陳鐵軍.運動目標跟蹤算法研究綜述j.計算機應用研究， 2009.12,26(12)： 4407-4410張巖，崔智社，龍騰.圖象序列中機動目標的形心跟蹤j航空學報，2001.7,22(4)： 312-3168朱毅，張朝亮，周君.視頻曲控系統中的圖像預處理技術j.計算機與數字工程， 2007,35(11)： 1210-12129孟苑.復雜背景下運動冃標的檢測.西安電子科技大學碩士學位論文，2009.10何云.基于交通監控視頻的運動目標檢測與跟蹤算法研究.浙江理工大學碩士學 位論文，2011.ii楊東東，常丹華，韓夏.運動目

4、標檢測與跟蹤算法的改進與實現.激光與紅外， 2010, 40(2)： 205-209.121盧緒軍.運動目標檢測與跟蹤技術研究.蘇州大學碩士學位論文，2011.13劉翔.基于視頻的運動目標檢測與跟蹤算法研究與應用.武漢科技大學碩士學位 論文,2009.14張瑞.粒子濾波和均值漂移相結合目標跟蹤算法.無線電通信技術，2011,37(2)： °8-3115徐杰.數字圖像處理ml武漢：華屮科技大學出版社，2009.8:95-99.16賀貴明，吳元保，菜朝暉.基于內容的視頻編碼與傳輸控制技術m.武漢：武漢 大學出版社，2005.4:43-44.17宋楊.基于混合高斯模型的運動冃標檢測算法研究

5、d.大連大連理工大學， 2008.12.18張玲，程義民，謝于明.基于局部二元圖的視頻對象陰影檢測方法j.系統工程 與電子技術，2007.6,2997497519李瑞.基于視頻的車輛檢測與跟蹤算法研究d.上海上海交通大學，2008.01.20王書鵬.視頻目標跟蹤算法的研究d.西安：西安電子科技大學，2009.01.21馬軍強.基于視頻的運動車輛檢測與跟蹤技術研究d.北京工業大學，2009.522郭文強，候勇擻字圖像處理m.西安西安電子科技大學出版社，2009.5:203-204.23何欣欣粒子濾波算法及其在目標跟蹤中的應用昆明理工大學碩士學位論文， 2013.24黃建.目標跟蹤的粒子算法研究.

6、電子科技大學碩士學位論文，2012.25易科.動態場景下運動目標檢測與跟蹤.中南大學碩士學位論文，2011.26馬緯章.多目標跟蹤算法研究.北京理工大學碩士學位論文，2011.27賈永紅.數字圖像處理m.武漢：武漢人學出版社，2003.9:133-138.28馬軍強.基于視頻的運動車輛檢測與跟蹤技術研究d.北京工業大學，2009.5.29郭文強，候勇嚴.數字圖像處理m.西安西安電子科技大學出版社， 2009.5:203-204.30李靖.基于支持向量機的基因表達數據降維方法的研究d.蘇州大學201131 李知瑤.基于粒子群優化的fuzzy c-mean聚類算法的基因芯片圖像處理d】. 蘇州大學

7、201132 胡益軍.基于形狀自適應dct的基因芯片圖像處理d.蘇州大學2010133j葉萍.基于神經網絡的植物葉片分類識別d.蘇州大學201034 蘇建.基于em算法的基因芯片圖像信號檢測與分析d.蘇州大學200935 高道磊.基于數學形態學的紅細胞顯微圖像分類識別研究d.蘇州大學200736 秦樹偉.白細胞顯微圖像的分類識別研究d.蘇州大學200737 沙盛中.復雜場景視頻圖像屮運動物體的檢測與跟蹤d.蘇州大學200838 陳傳虎.基于自適應神經模糊推理的傳感器在線故障檢測與預測d.蘇州大 學 200439 王雯霞.目標物體的形態譜分析與識別d.蘇州大學200440 yulan liu,s

8、ilong peng.a new motion detection algorithm based on snake and mean shift.congress on image and signal processing,2010,10(36): 140-144.41 c.chang and r.ansari. kernel particle filter for visual tracking.ieee signal processing letters,2005,12(3):242-245.42 bruno m gs.sequential importance sampling fi

9、ltering for target tracking in image sequences.2009,8,10(8):246-249.43 guang yang,kexiong chen,maiyu zhou.study on statistics iterative thresholding segmentation based on aviation imagec.eighth acis international conference on software engineering, artificial intelligence,networking,and parallel dis

10、tributed computing,2007.7:187-188.二、和選題相關的調研報告：（調研時間、地點、單位及主要收獲等）1. 時間：2016年04月-2016年07月地點：同濟大學圖書館收獲：查閱大量國內外的文章和期刊，了解智能交通監控系統、目標檢測及跟 蹤的研究現狀，以及該領域的發展動向及發展前景等，并ii對課題目的及其意義作 了進一步的了解，明確今后研究工作的方向。對此，木人對深圳坂田的華為新城片區的交通狀況做了初步的調研。隨著華為新城建設規模日益擴大，片區內的機動車以及人口數量持續增長，交 通擁堵、交通秩序混亂和大量的交通事故也h益嚴重，成為影響該片區各方面發展 的一個重要因素

11、。為改善交通狀況，區委、區政府明確提出：要求各部門、各街道要重視智慧城 區建設，加強管理、優化服務，要注重機關和老百姓的實際需求，為市民、企業、 政府構建高效的城市運營管理環境，提升城市軟實力；把坂田片區確定作為智慧交 通示范區，并劃分了嚴管區、嚴管路，實施嚴管嚴治措施來緩解交通問題。但是，城市交通問題產生的原因是多方面的，寄希望于僅僅通過城市交通規劃、建 設等工稈性措施來解決交通問題是有限的，交通管理作為一種現代科學技術要求較 高的社會行政行為應該更加充分地發揮其應有的作用。為了及時遏制各類交通違法 行為，同時及時發現道路的交通事故，出警疏導交通，需利用智能交通監控系統、 目標檢測及跟蹤等技

12、術手段，加強對道路交通狀況的監管。三、選題報告(應包括以下內容)1. 所選課題的題目及課題來源題 目：基于智能交通監控系統中目標檢測與追蹤技術研究課題來源：工程項目2. 課題研究的背景、目的及意義隨著我國經濟的飛速發展，車輛作為一種便利的交通工具其數量飛速增長。近 十年來，私有車輛也越來越多，在不久的未來隨著人們生活水平的提高，私有車輛 具有普及趨勢。然而與此同吋大量的交通事故如堵車，追尾等問題卻不斷發生，給 人們的生活帶來很大影響的同時對城市的發展以及經濟增長也帶來了一系列的問 題。為及時解決現有交通問題同時兼顧長遠的利益，我國大力開展公路交通基礎設 施的建設，近年來取得了顯著的成績。然而好

13、的交通狀態不應只局限于基礎設施的 建設，運用科學的方法先進的技術來管理規范交通系統使有限的交通網充分發揮其 作用就顯得尤為重要。視覺是人類獲得外界信息、認知世界和感知世界的重要手段。統計數據顯示， 人類通過視覺獲取的信息量大概占人類通過各種手段如觸覺、聽覺、嗅覺、味覺所 獲取總信息量的。利用視頻采集設備、模式識別及圖像處理等學科理論與算法，來 架構機器的“視覺系統”，幫助人們進行數據的監測、采集以及分析，最終實現機 器的自動化、智能化和數字化決策，具有重大的現實意義。由于近些年計算機技術、 生物識別技術、數字圖像處理技術以及網絡技術的高速發展，視頻圖像處理越來越 受到人們的重視。研究針對視頻圖

14、像進行智能分析和處理已逐漸發展成為一個重要 課題，其中，視頻圖像中運動目標的檢測與跟蹤作為相關研究的一個基礎具有重要 的意義。目前，“視頻序列中運動目標的檢測與跟蹤已經成為智能安全監控、模式 識別、智能交通管理、智能機器人、武器遠程制導等領域的重要課題”。運動目標 檢測和跟蹤方血的各研究成果也更為廣泛的被應用于日常生活和國家建設的各個 領域。智能交通系統(intelligent transportation system, its),是扌旨將先進的信息技 術、數據通訊傳輸技術、電子傳感技術、電子控制技術及計算機處理技術等有效的 集成、運用于整個地面交通管理系統而建立的一種在大范圍內、全方位發揮

15、作用的, 實吋、準確、高效的綜合交通運輸管理系統川。智能交通系統的概念于年由美國智 能交通協會提出，并在世界各國大力推廣。近十幾年來隨著計算機技術、通信技術 的迅猛發展，世界各國投入大量人力，物力，財力對智能交通系統的研究使其得到 很好的發展。智能視頻監控的主要優勢體現在以下幾個方面：1. 提高監控可靠性。智能視頻監控系統徹底改變了以往完全由安全工作人員對 監控畫面進行監視和分析的模式，它通過嵌入在前端設備（網絡攝機或視頻服務器） 中的智能視頻模塊對所監控的畫面進行分析，并采用智能算法與用戶定義的安全模 型進行對比，一旦發現安全威脅立刻向監控中心報警。2. 提高報警精確度。智能視頻監控系統能夠

16、有效提高報警精確度，大大減少誤 報和漏報現象的發生。智能視頻監控系統的前端設備集成了強大的圖像處理能力， 并運行高級智能算法，使用戶可以更加精確定義安全威脅的特征。例如用戶可以定 義一道虛擬警戒線，并規定只有跨過該警戒線（進入或走出）才產生報警，從警戒 線旁邊經過則不產生報警。3. 提高響應速度。智能視頻監控系統擁有比普通網絡視頻監控系統更加強的智 能特性，它能夠識別可疑活動（例如有人在公共場所遺留了可疑物體，或者有人在 敏感區域停留的時間過長），因此在安全威脅發生之前就能夠提示安全工作人員關 注相關監控畫面，使安全部門有足夠的吋間為潛在的威脅做好準備工作。4. 提高查詢速度。智能視頻監控系統

17、能夠比普通視頻監控系統更加節省存儲空 間，它能夠在出現可疑情況或報警時存儲壓縮過的數字視頻圖像以及當時的場景信 息，能夠對存儲的監控信息提供基于內容的快速查詢。將智能監控運用于交通系統有著十分重要的意義，它可以對高速公路及特定的 交通路i i實時交通流量進行統計對超速、超載等交通違法行為以及路況信息進行監 測和取證對特定車輛進行實吋快速跟蹤和識別等等。由于智能監控強大的自動分析 和提取功能它可以對駕駛員以及行人產生強大的威懾力，這樣不僅可以減少交通事 故的發生使交通更加暢通無阻而且可以為后面的交通事故提供強有力的證據提高 相關部門處理事務的準確性和效率。智能監控技術除了可以用于交通場景還可以用

18、 于其他需要實行自動監控的場合。因此作為智能交通系統的關鍵一步，本課題所研究的基于智能交通監控系統所得的數字圖像實現運動目標檢測與跟蹤有著重要的研究價值和意義。3和本課題有關的國內外研究現狀及進展31智能交通系統概述智能交通的誘人前景和廣泛應用使得更多的科學家和工程師投入其研究的隊 伍當中。整個智能交通發展而言，美國，日本，歐洲等國家由于其經濟發展和道路 面臨的交通壓力，大量開展對智能交通研究的投入。1美國自動化的交通管理水平以一前是落后于歐洲與日本的，由于美國土地資源 相對比較豐富，因此相當一段吋間內是靠修路來解決交通擁護問題，歐洲人甚至批 評美國人還在向日本人學習交通控制，但是美國在智能交

19、通的開發研究上大有后來 者居上之勢。面對己經相當龐大的公路網，要想再占用大量土地，投入大量自己大 規模進行道路建設己經不可能。因此，美國以加利福尼亞的項目為開端，在20世 紀90年代初開始實施全美大規模的its項目。21990年5月，美國ivhs協會成立，1994年改名為its協會。1991年美國國 會通過了 “綜合地面運輸效率方案” (istea)o istea的主要內容就是實施只能運 輸系統，并確定由美國運輸部門負責全國的智能交通發展工作，并在以后的6年中 由政府撥款6.6億美元，用來進行智能交通研究工作。3日本從20世紀70年代開始系統起步，政府各個部門共同參與，從而保證技術 上完成智能

20、交通，開展了動態路徑誘導系統實驗，在其后的年里，建立了路車i'可通 信系統，交通信息系統等系統，從很大程度上滿足了人們出行的需要，口本政府投 入億日元進行全國道路交通信息電子地圖開發，將更好的對行車過程進行指導，甚 至車輛的智能引導。4歐洲的智能交通研究開發是由官方與民間并行進行的，由于歐洲的國家大部分 很小，因此歐洲的智能交通主要從洲際的角度進行的。20 1比紀80年代中期，歐洲 十多個國家投資50億美元，聯合執行一項旨在完善道路設施提高服務水平的 drive計劃。該計劃含義是歐洲用于車輛安全的專用道路基礎設施，主要研究內 容有：需求管理、交通和履行信息系統、城市綜合交通管理、城市間

21、綜合交通管理、 輔助駕駛等。該計劃到1994年己完成，之后進行全面的應用開發工作。6新加坡作為新興的its國家，同吋也是亞洲最早采用etc的國家，其發展是 多車道收費模式，同吋韓國，澳大利亞等國家也相繼開展了類似研究。7相對于美國，我國的its研究起步比較晚，但是發展比較迅速，1995年正式 提出智能交通工作單位，次年成立國家交通工程設施標委會，1997年在北京舉辦 專門的智能交通發展會議，明確了我國交通發展的方向。8此后定期召開智能交通會議，對我國智能交通的發展起到了促進作用。隨著全 國智能交通研究的興起，我國也不斷加大該領域的投入，一方面，各個省市都在積 極地參與和規劃，如北京，上海，武漢

22、，南京等。另一方面國家也在不斷的加大投 入，加快自主研發的步伐。its是現代科技發展的主要產物，為未來交通的發展起 著積極的促進作用，通過與計算機視覺，人工智能等學科的結合，在智能交通的發 展中將會對道路的利用率大幅度提高，達到更加合理分配交通資源的目的。9 3.2智能交通目標檢測與跟蹤技術研究智能交通系統的諸多項目中，檢測出車輛是前提。車輛識別檢測技術就是在這 樣的需求下產生的。最早接觸和使用的檢測技術是雷達檢測技術。雷達檢測技術用 于檢測車輛速度，檢測設備稱為雷達測速器。雷達檢測技術的原理是通過向運動著 的車輛發射一定頻率的無線電波，并檢測物體反射回來的電波頻率與發射頻率的差 別，利用發射

23、和反射回來的電磁波頻率的差別，來計算運動物體速度，實現對車輛 的檢測。在檢測車速的同吋，對車輛進行計數達到統計交通流量的目的，也可用于 車輛存在的檢測等。目前車輛檢測技術的方法有：超聲波（微波）檢測、紅外檢測、環形感應圈檢測 等等。在這些檢測方法當中，超聲波（微波）檢測體積小，易于安裝，但其性能隨 環境溫度和氣流彫響而降低，并且精度不高，不能檢測靜止或低速行駛的車輛，容 易受車輛遮擋和行人的影響；紅外線檢測晝夜可采用同一算法而解決晝夜轉換的問 題，可提供大量交通管理信息，但需要很好的紅外線焦平面檢測器，并且受到車輛 本身熱源的影響，抗噪聲的能力不強，精度不夠高。環型線圈感應式檢測技術是指 由環

24、型線圈作為檢測探頭的一套能檢測到車輛通過或存在于檢測區域的技術。雖然 線圈檢測精度相對較高，但這種方法有以下缺點：要求設置于路面結構中，對路 面有損壞，而且施工和安裝相對不便；道路如果再次施工，線圈也要做相應的調 整或者重新埋置；感應線圈易受到冰凍或繁忙交通的影響。而目前采用交通視頻檢測逐漸成為智能交通系統的重要組成部分。隨著微處理 器價格的不斷降低，性能不斷提高，人們開始采用計算機圖像處理和模式識別技術 對連續的交通流圖像進行處理，從而達到檢測交通流的目的。視頻圖像處理可通過 地面上的一臺攝像機代替多個電感環，并且可提供更低的維護費用。與以上的幾種 檢測器相比，視頻檢測器具有明顯的優勢，它能

25、夠彌補它們各自的不足之處，提供 一套完備的檢測手段，它能夠自動提取出絕大多數的交通流有效數據，這其中包括 交通流量、速度測量、車輛排隊長度、車型分類、占有率以及密度等。它具有如下 特點：(1) 具有完備的檢測手段，能夠檢測出絕大多數的交通流數據，其中包括交 通量、車輛速度以及占有率等，還能夠實現交通事故的自動檢測。(2) 具有大區域檢測的特點，有利于交通的管理和控制。(3) 使用安裝無需接觸公路實體，并且維護方便。視頻序列屮運動目標的檢測與跟蹤具有廣闊的應用前景和市場需求，因此，許 多科研機構、高校、企業積極從事該領域的研究，并且已經獲得許多重要成果。 1998-2002 年，通過歐盟 1st

26、 (information society technology)研究計劃項目對法 國國家計算機科學和控制研究院以及英國的雷丁大學等研究機構的資助，他們聯合 研究開發了一套名為advieor的監管系統，該系統經過建立智能化的監控系統提 升了公共交通網絡的管理水平，保障了人民人身和財產的安全。2000年，美國國 防高級研究項目署又資助/ hid (human identification at a distance)遠距離人臉識 別項目，該項目是為了開發多模式大范圍的視覺檢測技術，以實現在遠距離情況下 對人的檢測、分類和識別，增強重要日標和設施的自動保護能力。maryland大學研 發的實時視頻

27、監控系統“w4 (who?when?where?what?)"不僅可以在室外環境 下跟蹤、監控多人的活動情況，以及將運動的人體部分檢測分割出來，并且還可以 對多個檢測出的運動目標進行跟蹤，并能夠對運動目標的一些簡單的行為特征進行 分析和識別，女山行人是否攜帶物品等。此外，一些國際上的權威期刊，如：paml ijcv、ivc等經常刊登目標檢測與跟蹤方面的學術論文，為該領域的研究人員提供 了更多的交流及和作的機會，并將運動目標的行為分析作為重要研究課題之一。我國在基于視頻序列的運動目標檢測與跟蹤方面的研究雖然起步較晩，但是由 于近年來我國相關企業、科研院所對該領域的高度重視以及計算機技術

28、、圖像處理 技術、生物識別技術的高速發展，加上政府的大力支持，我國在該領域已經取得了 長足的進步，在國外權威期刊發表了很多學術論文，并且有一些優秀的研究成果已 經投入實踐應用。中國科學研究院自動化所模式識別國家重點實驗室圖像和視頻分 析研究組開發了基于人體運動的視覺檢測系統、交通行為事件檢測系統、交通場景 監控系統和智能輪椅視頻導航系統；西安交通大學的人工智能與機器人研究所使用 光流法和幀差分法對自動巡航控制中的車輛跟蹤進行研究；清華大學開發了可在自 然環境中使用的視覺偵查系統，該系統能夠檢測運動目標，并對其進行跟蹤，還能 夠根據視頻圖像生成全景圖。經過科研工作者多年的努力，在視頻圖像序列中，

29、運動目標的檢測與跟蹤方面 的研究已經取得了豐碩的研究成果。在視頻圖像中運動目標檢測方血，提出了光流 法、背景差分法、幀差分法等算法；在運動目標跟蹤方面，提出了基于3d模型的 跟蹤方法、基于特征匹配的跟蹤方法、基于活動輪廓的跟蹤方法、基于區域兀配的 跟蹤方法。一些目標檢測與跟蹤的方法已經應用到視頻監控領域。由于視頻圖像的 實吋性較高，外界環境變化較大，這些方法絕大多數只適用于特定的環境。目前， 還很難找到種能在所有環境屮都行z有效的方法。參考文獻1 張國伍，彭宏勤，智能交通系統m,電子工業出版社，2000, 20-29.2 杜宏川.智能化交通管理系統國內外發展現狀分析j.吉林交通科技， 2009

30、(2):59-603 賈永紅.數字圖像處理m.武漢:武漢大學出版社，2003.9:3-54 楊杰，張翔.視頻目標檢測與跟蹤及其應用.上海上海交通大學出版社，2012.5 郭玲.智能視頻監控中運動目標檢測的算法研究，華南理工大學博士學位論 文，2013.6 張娟，毛曉波，陳鐵軍.運動目標跟蹤算法研究綜述j.計算機應用研究， 2009.12,26(12)： 4407-44107 張巖，崔智社，龍騰.圖象序列中機動目標的形心跟蹤j.航空學報，2001.7,22(4)： 312-3168 朱毅，張朝亮，周君.視頻監控系統中的圖像預處理技術j.計算機與數字工 稈，2007,35(11)： 1210-12129 孟苑.復雜背景下運動目標的檢測.西安電子科技大學碩士學位論文，2009.4.研究內容和結構安排4.1研究內容本文主要研究目標圖像預處理和后處理、目標檢測與目標跟蹤算法在智能交通 系統中的應用。通過對數字攝像機獲取到的視頻圖像進行預處理，預處理后采用基 于改進的burendra背景建模法進行背景差分法實現運動目標的粗提取，然后采用 基于ekf預測