研究生选题报告书
（供工程硕士研究生用）
研究生姓名: 入
学
时
间：
导师姓名、职称： 所
属
学
院：交通运输工程
申请学位级别：工程硕士 工研选
程究题
领方题
域：交通运输工程 向：交通运输工程
目：基于智能交通监控系统中目标检
测与追踪技术研究
选题报告时间 2016年 10 月 05日
同济大学学位办公室制
I
说 明
1．选题报告书用计算机打印或黑色钢笔逐栏填写，要求字迹清晰，条理清楚，语句通顺。
2．选题报告所填各栏内容要求详实准确、重点突出。 3．选题报告不合格者不得进入论文工作阶段。
4．研究生将选题报告完成、到所在学院研究生工作办公室备案后，并交各学院保存或自己保存。论文答辩后，由答辩委员会秘书将此表与《学位申请及评定书》等材料一同交学院学位评定分委员会，经整理后交校学位办公室。
5．自备案之日起8—12个月后方可进行论文答辩。
6．此表限各种专业学位人员使用，空表可在校园网上下载。
II
一、文献查阅报告：（附阅读的主要文献：20篇以上，其中外文2篇以上） [1]张国伍，彭宏勤，智能交通系统[M]，电子工业出版社，2000，20-29. [2]杜宏川.智能化交通管理系统国内外发展现状分析[J].吉林交通科技，2009(2):59-60 [3]贾永红.数字图像处理[M].武汉:武汉大学出版社，2003.9:3-5 [4]杨杰，张翔.视频目标检测与跟踪及其应用.上海上海交通大学出版社，2012. [5]郭玲.智能视频监控中运动目标检测的算法研究，华南理工大学博士学位论文，2013. [6]张娟，毛晓波，陈铁军.运动目标跟踪算法研究综述[J].计算机应用研究，2009.12,26(12)：4407-4410 [7]张岩，崔智社，龙腾.图象序列中机动目标的形心跟踪[J].航空学报，2001.7,22(4)：312-316 [8]朱毅，张朝亮，周君.视频监控系统中的图像预处理技术[J].计算机与数字工程，2007,35(11)：1210-1212 [9]孟苑.复杂背景下运动目标的检测.西安电子科技大学硕士学位论文，2009. [10]何云.基于交通监控视频的运动目标检测与跟踪算法研究.浙江理工大学硕士学位论文，2011. [11]杨东东，常丹华，韩夏.运动目标检测与跟踪算法的改进与实现.激光与红外，2010，40(2)：205-209. [12]卢绪军.运动目标检测与跟踪技术研究.苏州大学硕士学位论文，2011. [13]刘翔.基于视频的运动目标检测与跟踪算法研究与应用.武汉科技大学硕士学位论文，2009. [14]张瑞.粒子滤波和均值漂移相结合目标跟踪算法.无线电通信技术，2011,37(2)：28-31. [15]徐杰.数字图像处理[M].武汉：华中科技大学出版社，2009.8:95-99. [16]贺贵明，吴元保，菜朝晖.基于内容的视频编码与传输控制技术[M].武汉：武汉大学出版社，2005.4:43-44. [17]宋杨.基于混合高斯模型的运动目标检测算法研究[D].大连大连理工大学，2008.12. [18]张玲，程义民，谢于明.基于局部二元图的视频对象阴影检测方法[J].系统工程与电子技术，2007.6,29(6)974-975 [19]李瑞.基于视频的车辆检测与跟踪算法研究[D].上海上海交通大学，2008.01. [20]王书鹏.视频目标跟踪算法的研究[D].西安：西安电子科技大学，2009.01. [21]马军强.基于视频的运动车辆检测与跟踪技术研究[D].北京工业大学，2009.5 [22]郭文强，候勇.数字图像处理[M].西安西安电子科技大学出版社，2009.5:203-204. [23]何欣欣.粒子滤波算法及其在目标跟踪中的应用.昆明理工大学硕士学位论文，2013. [24]黄建.目标跟踪的粒子算法研究.电子科技大学硕士学位论文，2012. [25]易科.动态场景下运动目标检测与跟踪.中南大学硕士学位论文，2011. [26]马纬章.多目标跟踪算法研究.北京理工大学硕士学位论文，2011. [27]贾永红.数字图像处理[M].武汉：武汉人学出版社，2003.9:133-138. [28]马军强.基于视频的运动车辆检测与跟踪技术研究[D].北京工业大学，2009.5.
1
[29]郭文强，候勇严.数字图像处理[M].西安西安电子科技大学出版社，2009.5:203-204. [30] 李靖. 基于支持向量机的基因表达数据降维方法的研究[D]. 苏州大学 2011 [31] 李知瑶. 基于粒子群优化的Fuzzy c-mean聚类算法的基因芯片图像处理[D]. 苏州大学 2011 [32] 胡益军. 基于形状自适应DCT的基因芯片图像处理[D]. 苏州大学 2010 [33] 叶萍. 基于神经网络的植物叶片分类识别[D]. 苏州大学 2010 [34] 苏建. 基于EM算法的基因芯片图像信号检测与分析[D]. 苏州大学 2009 [35] 高道磊. 基于数学形态学的红细胞显微图像分类识别研究[D]. 苏州大学 2007 [36] 秦树伟. 白细胞显微图像的分类识别研究[D]. 苏州大学 2007 [37] 沙盛中. 复杂场景视频图像中运动物体的检测与跟踪[D]. 苏州大学 2008 [38] 陈传虎. 基于自适应神经模糊推理的传感器在线故障检测与预测[D]. 苏州大学 2004 [39] 王雯霞. 目标物体的形态谱分析与识别[D]. 苏州大学 2004 [40]Yulan Liu,Silong 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 G.S.Sequential Importance Sampling Filtering 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 Image[C].Eighth ACIS International Conference on Software Engineering,Artificial Intelligence,Networking,and Parallel Distributed Computing,2007.7:187-188. 2
二、和选题相关的调研报告：（调研时间、地点、单位及主要收获等） 1. 时间： 2016年04月-2016年07月 地点：同济大学图书馆 收获： 查阅大量国内外的文章和期刊，了解智能交通监控系统、目标检测及跟踪的研究现状，以及该领域的发展动向及发展前景等，并且对课题目的及其意义作了进一步的了解，明确今后研究工作的方向。 对此，本人对深圳坂田的华为新城片区的交通状况做了初步的调研。 随着华为新城建设规模日益扩大，片区内的机动车以及人口数量持续增长，交通拥堵、交通秩序混乱和大量的交通事故也日益严重，成为影响该片区各方面发展的一个重要因素。 为改善交通状况，区委、区政府明确提出：要求各部门、各街道要重视智慧城区建设，加强管理、优化服务，要注重机关和老百姓的实际需求，为市民、企业、政府构建高效的城市运营管理环境，提升城市软实力；把坂田片区确定作为智慧交通示范区，并划分了严管区、严管路，实施严管严治措施来缓解交通问题。 但是，城市交通问题产生的原因是多方面的，寄希望于仅仅通过城市交通规划、建设等工程性措施来解决交通问题是有限的，交通管理作为一种现代科学技术要求较高的社会行政行为应该更加充分地发挥其应有的作用。为了及时遏制各类交通违法行为，同时及时发现道路的交通事故，出警疏导交通，需利用智能交通监控系统、目标检测及跟踪等技术手段，加强对道路交通状况的监管。 3
基于智能交通监控系统中目标检测与追踪技术研究-开题报告 (1013)
