1. 研究目的与意义
随着我国经济建设不断发展和社会人民的生活水平日益提升，私家车的拥有量也在不断攀升。
公路网络通过能力已经不能满足交通流量的需要。
越来越多的汽车涌入高速公路，如何高效、便捷的管理高速公路成了一个难题。
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2. 课题关键问题和重难点
关键问题：（1）图像预处理。
本次的课题是通过视频为基础的识别，图像的预处理是识别的前提条件。
图像预处理是采用图像处理技术对采集的单帧图像进行处理，包括滤波去噪，二值化，边缘检测等步骤，为下一步车型特征提取做准备。
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3. 国内外研究现状（文献综述）
近年来，随着社会经济的发展，我国工业水平提高，人民可支配资产的充实，越来越多的人选择汽车作为自己最主要的交通工具。
正是如此，公路网的通过能力已经远远不能满足交通流量的日益增长，除了修建新的交通路线之外，如何对庞大的车辆群体进行管理，也是一个解决交通拥堵问题的一个十分重要的解决方法。
自二十一世纪以来，计算机技术获得了飞速的进步，以此为基础的智能交通系统（简称ITS）就应运而生。
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4. 研究方案
本次课题是基于视频的高速公路车型识别的方法设计与实现，其主要功能为车型识别，通过高速公路中摄像头捕捉的画面，对目标车辆进行检测，输出其车辆类型，颜色等数据。
经过查阅资料与文献，本次实验采用基于深度学习的深度卷积神经网络来实现车型识别算法。
车型识别算法的工作流程图如图1所示。
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5. 工作计划
2022-2022-1学期：第15-16周：完成选题，查阅相关中英文资料。
第17周：与导师沟通进行课题总体规划。
第18-19周：导师下发毕业设计（论文）任务书，学生根据导师的要求进行外文翻译，列出开题报告大纲，进行开题报告的撰写。
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