1. 研究目的与意义（文献综述）

自动驾驶是汽车产业与人工智能、物联网、高性能计算等新一代信息技术深度融合的产物，是当前全球汽车与交通出行领域智能化和网联化发展的主要方向，已成为各国争抢的战略制高点。自动驾驶所涉及的软硬件众多，包括传感器（激光雷达或者摄像头）、高精度地图、v2x和ai算法。本文就是研究自动驾驶中ai算法的一环。

车辆检测与跟踪算法一直是国际研究的热点，如今科学技术飞速发展，近些年主要的科研方向之一就是自动驾驶。而车辆检测和跟踪算法就是自动驾驶的基础。

从自动驾驶国内外整个发展情况来看，美德引领自动驾驶产业发展大潮，日本、韩国迅速觉醒，我国呈追赶态势。

2. 研究的基本内容与方案

基本内容：该研究是采用检测算法检测车辆位置，然后采用跟踪算法进行车辆跟踪的算法研究。

目标：设计算法能够完成车辆的检测与跟踪算法

拟采用的技术方案及措施：对于车辆的检测算法，acf（aggregatechannel features）算法是一个不错的选择。adaboost是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器)，然后把这

3. 研究计划与安排

2018年3月20日前，完成本领域工作的调研，完成英文翻译，提交调研报告；

2018年 4月12日，完成车辆检测算法；

2018年 5月 5日，初步完成车辆跟踪算法研究；

4. 参考文献（12篇以上）

[1] z. sun, g. bebis, and r. miller, “on-road vehicle detection:a review,”

ieee trans. pattern anal. mach. intell., vol.28, no. 5, pp. 694–711, may 2006.