1. 研究目的与意义（文献综述）

目的及意义：

随着我国汽车数量的不断增加，我国交通系统面临的压力与挑战不断增加，要求建设智能交通系统的呼声日益加大。相比于传统交通系统，智能交通系统具有高度智能化，节省人力资源，工作效率高，能持续工作等特点 。而实现智能交通系统的关键就是实现基于图像识别的车量检测系统。为了实现该系统，需要一定的软硬件支持，硬件方面需要摄像机，存储器，数据库等，软件方面需要实现能检测出视频和照片中的车辆并进行相应处理与判断的系统。本文主要侧重于研究基于图像识别系统的车量检测系统的软件实现方面。

国内外研究现状：

2. 研究的基本内容与方案

基本内容：翻译相关英文文献，查阅相关中英文文献，编码实现车量检测系统。

目标：编程实现车量检测系统，实现几大功能模块：检测车速、车流量、车道占用率，并在清晰度允许的情况下统计车辆类型（大型车、小轿车、非机动车等）、车牌照等内容，并且可以将统计结果形成可视化图标，且可视化图标中的时间范围可由用户指定。

拟采用的技术方案及措施：

3. 研究计划与安排

时间节点：

（1）2018.1.14----2018.3.5：确定选题，查阅文献，外语翻译和撰写开题报告。

（2）2018.3.6----2018.4.30：系统架构，程序设计与开发，系统测试与完善。

4. 参考文献（12篇以上）

[1]kavehvash z. improved multi-camera smart traffic surveillance system for resilient cities[j]. 2016, 23(4):1641-1647.

[2]mishra p k, athiq m, nandoriya a, et al. video-based vehicle detection and classification in heterogeneous traffic conditions using a novel kernel classifier[j]. iete journal of research, 2013, 59(5):541-550.

[3]gudigar a, chokkadi s, raghavendra u, et al. multiple thresholding and subspace based approach for detection and recognition of traffic sign[j]. multimedia tools amp; applications, 2016, 76(5):1-19.