1. 本选题研究的目的及意义
随着城市化进程的加速推进，城市交通问题日益严峻，交通拥堵、交通事故、环境污染等问题日益突出，对城市的可持续发展构成了严重挑战。
传统的交通管理手段已经难以满足日益增长的交通需求，迫切需要利用新一代信息技术，发展智能交通系统，提高交通效率，保障交通安全，改善交通环境。
本选题旨在研究基于道路监控系统的城市智能交通解决方案，通过深度挖掘道路监控系统采集的海量交通数据，利用人工智能、大数据等新一代信息技术，实现对城市交通的全面感知、实时分析、智能决策和高效控制，为缓解交通拥堵、提高交通安全水平、提升交通管理效率提供新的思路和方法。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，随着智能交通系统（ITS）技术的快速发展，基于道路监控系统的城市智能交通解决方案逐渐成为研究热点，国内外学者在交通数据采集与分析、交通流预测、交通事件检测、交通信号控制等方面取得了一系列重要成果。
1. 国内研究现状
我国在基于道路监控系统的智能交通领域的研究起步较晚，但近年来发展迅速。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究的主要内容包括以下几个方面：
1.道路监控系统构成及数据分析:研究道路监控系统的组成部分，包括摄像头、传感器、通信网络等，分析道路监控系统采集的数据类型、数据特点以及数据质量等问题。
2.交通数据采集与处理:研究如何从道路监控系统中高效、可靠地采集交通数据，并对采集到的数据进行预处理、清洗、去噪等操作，为后续分析提供高质量的数据基础。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下研究方法和步骤：
1.文献研究法：通过查阅国内外相关文献，了解城市智能交通、道路监控系统、人工智能、大数据等领域的研究现状、发展趋势以及最新成果，为本研究提供理论基础和技术参考。
2.案例分析法：通过对国内外典型城市智能交通案例进行分析，总结成功经验和存在问题，为本研究提供借鉴和参考。
3.定量分析法：利用数学模型和统计分析方法，对道路监控系统采集的交通数据进行分析，揭示交通流的时空分布规律，为交通管理和决策提供科学依据。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.基于多源数据融合的交通状态感知：本研究将整合道路监控视频数据、车辆轨迹数据、交通信号机数据等多源异构数据，构建多层次、全覆盖的交通状态感知体系，提高交通状态感知的准确性和完整性。
2.基于深度学习的交通事件智能识别：本研究将采用深度学习技术，构建交通事件智能识别模型，实现对交通事故、车辆抛锚、道路拥堵等多种交通事件的自动识别，提高事件检测的准确率和实时性。
3.基于强化学习的交通信号控制优化：本研究将采用强化学习技术，构建基于道路监控数据的交通信号控制优化模型，根据实时交通流状况动态调整信号配时方案，提高交通信号控制的效率和自适应能力。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1]李萌,郭继昌,王殿海.基于深度学习的智能交通调查技术研究进展[J].交通运输系统工程与信息,2020,20(05):1-8 21.
[2]赵晓丽,张晓东,张晶.面向车联网的智能交通系统研究综述[J].计算机科学,2020,47(09):54-62.
[3]张晶,李树强,刘冬华.智能交通系统关键技术与应用研究[J].信息技术与标准化,2019(12):16-19.
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