1. 研究目的与意义
目前，我国公安机关交通管理部门对道路上出现的交通安全违法行为监控还应用传统的人工监管手段，耗时耗力的同时也容易出现监管疏漏的情况，无法达到对道路上出现的机动车交通安全违法行为做到及时监控。因此有效提升交通安全违法行为识别效率，极大降低交通安全违法行为识别成本，为公安机关交通管理部门非现场执法提供相应依据，弥补公安机关交通管理部门非现场执法监管存在疏漏的短板，对于提升道路交通管理能力，减少交通事故的发生具有重要的现实意义。
本课题研究基于机器视觉技术，基于预处理的汽车道路行驶数据集，在研究现有汽车检测和追踪识别检测方法的基础上，对汽车交通违法行为识别的关键技术展开研究。
2. 课题关键问题和重难点
（1）关键问题
此次设计主要研究基于机器视觉的汽车交通违法行为识别技术，所以本次课题中关键问题主要包括四大部分。第一部分要收集并整理不同路段存在的汽车交通安全违法行为进行筛选，对交通违章交通事件分类定义，并最终确定检测模型训练的数据集。第二部分要进行检测算法的选择：通过查阅文献，了解当前不同检测算法的缺陷和优势。第三部分需要进行检测算法仿真及分析来验证选择算法的有效性。
（2）难点
3. 国内外研究现状（文献综述）
1. 国内外研究现状
近年来，随着我国经济的不断发展，人们的生活水平不断提高，道路上的车辆越来越多，相应的交通拥堵 问题和交通事故频繁发生。造成交通拥堵问题和交通事故的主要原因是车辆违法行为，因此对车辆违法行为进行智能分析较为重要。
王军群,李华鹏在《上海船舶运输科学研究所学报》发表的《基于深度学习算法的车辆违法行为智能分析》中谈到近年来，随着机器视觉技术的不断发展，基于视频监控的车辆违法行为检测技术逐渐得到应用。基于视频监控的车辆违法行为检测主要包括目标检测、目标追踪和轨迹运动分析，其中目标检测以往采用的是传统的图像处理方法，只能检测出运动的车辆目标，无法实现车辆类型分类，且检测速度慢，检测精度低，极易受外界环境的影响 。检测完毕之后运用卡尔曼滤波、粒子滤波和 CamShift等方法进行跟踪时，由于车辆目标检测阶段造成的检测精度低、检测速度慢和漏检情况频发等情况，使得后续目标追踪的效果很差，进而影响轨迹的运动分析。
4. 研究方案
1、设计研究基于机器视觉的汽车交通违法行为识别技术的步骤
（1）收集并整理不同路段存在的汽车交通安全违法行为进行筛选，对交通违章交通事件分类定义，并最终确定检测模型训练的数据集。汽车交通违章图像数据集的构建, 需要对监控数据进行预处理操作。根据不同路段存在的不同机动车交通安全违法行为进行筛选，为了实现交通违章事件的检测，不仅需要对车辆进行检测，还需要对视频进行图像帧处理筛选，制作车辆交通违章图像数据集。数据集由不同的场景组成。这些情况包括不同类型的违章、直线和曲线道路车道标志、堵车和不同的车流量。数据集是不公开的。数据集包含多个场景，包括天气状况、车流量等。
（2）选择检测算法：通过查阅文献，了解当前不同检测算法的缺陷和优势，针对汽车交通安全违法行为识别的特点。而YOLOX检测算法采用了一些最新的先进检测技术，比如解耦头部、无锚点和先进的标签分配策略，这使得YOLOX 实现了速度和精度之间的最佳平衡。 值得注意的是，YOLOX 在 COCO 数据集上，将YOLOv3的架构性能提升至47.3%AP，超过当前最佳实践3.0%的AP。并且由于 YOLOX 对目标检测里的重要影响因素进行了着重处理，对于超参 (reg weight，dynamic k的candidate num 等) 和其他次要的变量 (比如检测头的一些简单变体、回归目标是 xywh 还是 lrtb)则体现出了超出预期的鲁棒性。 因此需要选择YOLOX为合适的检测算法。
5. 工作计划
2023.1.2～2023.1.15 完成译文翻译，查阅文献，完成开题报告并上传毕设网。
2023.1.16～2023.2.5 指导老师审核译文和开题报告，根据指导老师意见完成修改。
2023.2.6～2023.3.19 按照开题报告的方案，开始汽车交通违法违章图像数据集的构建和处理，选择合适的算法模型。
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