1. 研究目的与意义（文献综述）

在目前的智能交通系统中，对交通场景中各类目标进行检测一直是一个核心的环节，它能够提供各种动态的交通环境信息，便于统一管理和调度，缓解交通拥挤和减少交通事故，因此对交通场景中的人，车辆，自行车，路标牌，广告牌等目标的检测一直是智能交通监控的研究热点。

由于近年来目标检测与识别技术的火热发展，在各国学者的共同努力下，目标检测与识别技术飞速发展，并使得最好的目标检测与识别算法在公开数据集上有着跨越式的进步，算法性能在不断地接近人类能力。如今，目标检测与识别的研究方法主要由两大类：

（1）基于传统图像处理和机器学习算法的目标检测与识别方法

2. 研究的基本内容与方案

（1）基本内容

构建基于移动手机端的微信小程序和基于微服务的云平台，通过手机获取交通道路上的常见图像，并在手机端进行预处理。云端用于离线训练模型，在线检测图像中的人，车辆，自行车，路标牌，广告牌等目标，最终将检测出的目标信息返回给微信小程序展示。

（2）目标

3. 研究计划与安排

(1) 2018/1/14—2018/3/5：确定选题，查阅文献，外文翻译和撰写开题报告；

(2) 2018/3/6—2018/4/30：系统架构、程序设计与开发、系统测试与完善；

(3) 2018/5/1—2018/5/25：撰写及修改毕业论文；

4. 参考文献（12篇以上）

[1] x.zhao, h. ma, h. zhang, y. tang, et al., “hvpi: extending hadoop to supportvideo analytic applications,” ieee international conference on cloud computing, pp. 789-796, 2015

[2] x.liu, w. liu, h. ma, et al., “large-scale vehicle re-identification in urbansurveillance videos,” ieee international conference on multimedia and expo(icme), pp. 1-6, 2016.

[3] j.redmon, s. divvala, r. girshick, and a. farhadi, “you only look once: unified,real-time object detection,” 2016 ieee conference on computer vision andpattern recognition (cvpr), pp. 779-788, 2016.