图3 智能交通系统活动图
流量统计形态学处理去除阴影字符识别提取一帧图像背景建模车牌定位车流量统计车牌识别提取一帧图像是否为背景是更新背景倾斜矫正分割运动物体阴影检测字符分割三、研究的主要内容及应用价值
3.1本课题研究的主要内容
主要研究的对象是摄像头固定情况下的运动车辆视频场景本课题包括两大模块的内容：一是基于视频监控的车流量统计，该模块又可分为两个方面：视频目标的识别和目标的跟踪。二是基于图像的车牌提取和识别。
3.2本课题研究主要内容的应用价值
智能交通系统（Intelligent Traffic System，简称ITS）是目前和未来交通发展的主流方向。 在智能交通系统快速发展的今天，人们非常关注如何能够高效、高质量地利用现有的有限的交通资源，以及提高城市交通监控指挥的自动化水平。而对智能交通系统来说，获取交通道路的实时信息（如车流量等）是非常关键的一环，同时对于车辆的追踪需要获取车辆的标识信息（如车牌等），因此以何种方式采集数据以及提取其特征已经成为国际国内研究的热点。
运用预测技术可以实现记忆跟踪以及对瞬间丢失目标的再捕获。由于国内外
专家的大量研究及其在工业、医疗、军事上的成功应用，可以预料，随着生产和生活过程中对图像处理要求的日益增多以及各项相关技术的进一步发展，运动图像识别的应用将更加广泛，对它的研究也将更加深入。然而由于这一领域的发展时间较短，在加上其研究范围涵盖多个领域，其理论还不是很完善，有一些重要的问题尚在研究阶段，新的方法和技巧还有待发现，因此进行有关图像目标识别与跟踪技术的研究无疑是想既有理论意义又有实用价值的课题。
四、工作进度的大致安排
最终目标和完成时间：
最终目标就是能够按时完成本次研究。通过对基于视频监控的车流量统和基于图像的车牌提取和识别的研究，完成一整套能够实现对视频文件中通过汽车的计数和车牌识别功能的系统。完成课题时间预计是2016年5月30日。 第一阶段：
阶段目标：完成给定路段的车流量统计 任务安排：
11月1日-12月1日 王宗宝、李方琪完成图像预处理，江枫、张响完成车辆分割；
12月1日-1月1日 江枫、王宗宝完成阴影去除，张响李方琪完成形态学处理；最后完成车流量统计； 第二阶段：
阶段目标：完成车牌定位及矫正 任务安排：
3月1日-4月1日 王宗宝、李方琪研究并完成车牌定位，江枫、张响响研究并完成车牌矫正； 第三阶段：
阶段目标：完成车牌识别 任务安排：
5月1日-6月1日 江枫、王宗宝用神经网络方法完成车牌识别，张响响、李方琪用模板匹配法完成车牌识别；并共同选择效果较好的方法并优化；
6月1日-7月1日 共同完善系统功能，完成报告
五、参考文献：
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