随着城市化进程的加速和交通运输的快速发展，交通拥堵问题日益突出，对交通管理和道路安全提出了严峻挑战。
交通场景下的运动车辆检测作为智能交通系统（ITS）的核心技术之一，对于缓解交通压力、提高道路安全水平具有重要意义。
本文综述了交通场景下基于视频的运动车辆检测的研究现状，首先介绍了运动车辆检测的相关概念，包括视频图像预处理、运动目标检测方法、车辆特征提取与识别等；接着，从传统方法和深度学习方法两个方面详细阐述了运动车辆检测的研究概况，并对不同方法的优缺点进行了比较分析；然后，重点介绍了近年来在运动车辆检测领域涌现出的主要研究方法，包括基于背景建模、帧差法、光流法以及基于深度学习的目标检测算法等；最后，对运动车辆检测技术的发展趋势进行了展望，并提出了未来研究方向。
关键词：运动车辆检测；智能交通系统；视频分析；深度学习；目标检测
近年来，随着我国经济的快速发展和城市化进程的不断推进，机动车保有量持续增长，交通拥堵问题日益严峻，传统的交通管理手段已经难以满足日益增长的交通需求。
为了缓解交通压力、提高道路安全水平，智能交通系统（IntelligentTransportationSystem，ITS）应运而生。
作为ITS的核心技术之一，交通场景下的运动车辆检测技术旨在从视频图像序列中准确、快速地检测出运动车辆，为车辆跟踪、交通流量统计、交通事件检测等提供基础数据，具有重要的研究意义和应用价值。
运动车辆检测是指利用计算机视觉技术，从视频图像序列中识别出运动的车辆，并提取出车辆的位置、速度、方向等信息。
相较于静态图像中的车辆检测，视频图像中的运动车辆检测需要考虑更多的时间信息和运动状态，因此更具挑战性。
2.相关概念交通场景下基于视频的运动车辆检测涉及多个关键技术，主要包括以下几个方面：
2.1视频图像预处理
视频图像预处理是运动车辆检测的第一步，其目的是提高图像质量，为后续的特征提取和目标识别提供更好的输入。
以上是毕业论文文献综述，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
