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(完整 word 版)目标检测识别调研总结
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绪论部分
1.1 研究背景与意义
近年来随着我国经济的快速发展,人们生活水平的极大提高,汽车已进入了千家万户,使得交
通安全和基础道路设施负载问题日益突显。相比而言由于发达国家更早的遭遇了这一问题,他
们已经有运用各种科技手段解决这一问题的思想值得我们借鉴 ,所以,最近几年国家有关部门开
始重视智能交通系统(Intelligent Transportation Systems,ITS) ,它是综合运用现场视频采
[1]
集、视觉处理、人工智能、电子控制等多种技术 ,构建一个集交通信息采集、交通视频监控和综
合管理控制为一体的系统。但影响该系统最关键的因素,便是对交通道路或公共场所的车辆进
行智能、准确和实时的检测。
早在 20 世纪 70 年代,人们已经开始了对交通环境中车辆流量检测的研究,只是受当时条
件的制约,研究的方法和技术手段都比较传统 ,并未出现大面积推广的应用成果出现。随着往后
相关技术的不断创新 ,在对原有的一些研究成果进行各种改良的基础上 ,出现了一些比较先进的
检测技术,比如传感、红外线、超声波及视频图像等技术,尤其随着计算机技术和图像处理技术
的迅速发展,基于视频处理的机器视觉检测器逐渐显现出其巨大的性能优势和应用潜力,并逐
渐成为车辆智能检测设备最理想的选择。工业领域内的这种应用需求和技术推广,必然刺激和
带动学术领域相关的研究热点。目前学术界已经出现许多优秀的基于视频处理的目标检测算法 ,
比如结构简单并且速度较快的 Adaboost 算法;模拟人脑神经认知、鲁棒性较强的神经网络算法 ;
检测精度较高、泛化能力较强的支持向量机( SVM)和目前对检测形状复杂多样、变化较大的
目标十分有效并被认为性能最好的通用目标检测算法 LSVM 等.与此同时,这些目标检测算法的
推广应用必然需要配套成本较低、便携性强且性能高效的处理器平台和接口资源丰富、开发流
程简易的软件框架,所以对软硬件平台的发展提出了更高的要求.
可喜的是,近几年超大规模集成电路技术获得空前发展,嵌入式微控制器( Embedded
Micro controller , MMC) 相继出现, 应运而生的嵌入式系统平台( Embedded System
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