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目标检测识别调研总结--第1页

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（完整版）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

（IntelligentTransportationSystems，ITS）,

统[i]综合运用现场视频采集、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EmbeddedMicro

controller,MMC）相继出现，应运而生的嵌入式系统平台（EmbeddedSystem

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Platform,ESP），使得一些原先停留在理论研究层面的目标检测算法可以离开传统PC机，而高效

的运行在嵌入式系统平台上.更值得一提的是，一些基于数字视频处理的软件结构和多核处理器平台的

推出，为一些携带算法的嵌入式系统的设计和研究提供了快速、便捷的解决方案，也使一些经典目标检

测算法的高实时性、功能多样性的实现很快变成现实。例如,2005年由TI公司推出的应用于数字视频

领域的达芬奇技术，以多处理器硬件结构和开放软件结构为基础，包含有四个基本组成，即芯片、软

件、开发套件和第三方支持，这就为开发嵌入式数字视频应用产品提供了一套快速、简易的方法。

综上所述同时具备了经典的目标检测算法和性能优越的软硬件平台，往后的研究重点将致力于怎

样将这些优秀的检测算法移植于先进的嵌入式平台上，设计并优化具有较高使用价值的目标检测嵌入式

系统.这样，在现代智能交通系统的构建中，只要在广泛布控在各个交通要道