精品文档---下载后可任意编辑交通视频序列中的阴影去除的开题报告一、选题背景及意义随着城市交通的快速进展，道路交通设施的覆盖面积逐步扩大，为公共交通提供了更好的条件。而视频监控技术的不断进步，则为交通管理提供了更为高效、精确、自动化的手段。然而，在现实情况下，一些城市交通监控视频中可能存在阴影干扰，影响视频监控效果，给交通管理带来困难。因此，讨论交通视频序列中的阴影去除技术，对交通管理具有重要意义。二、讨论现状阴影干扰的去除技术是计算机视觉和图像处理领域的讨论热点之一。已经有很多学者对该问题进行了深化的讨论探讨。主要的讨论方法包括背景建模法、色彩模型法、光流法和深度神经网络法等。三、讨论方法本文拟采纳深度神经网络法进行交通视频序列中的阴影去除。在此基础上，进一步探讨加入背景建模法和光流法是否能够提升阴影去除效果。四、讨论计划本文拟于 2024 年 6 月至 2024 年 6 月完成，具体讨论计划如下：1. 系统梳理文献，了解阴影去除的基本方法和讨论现状。2. 构建交通视频数据集，并利用深度神经网络对数据集进行训练和测试，测试不同模型的阴影去除效果。3. 结合背景建模法和光流法，尝试优化阴影去除的效果。4. 验证实验结果，分析讨论得出结论，并总结本文的讨论成果。五、预期成果及意义本文估计可以得到交通视频序列中阴影去除的高效、快速的算法，并验证加入背景建模法和光流法是否能够提升阴影去除效果。本文的讨论成果可为交通管理提供更可靠的视频监控技术支持，提高城市交通安全水平。
