大創(chuàng)開題報(bào)告

時(shí)間：2025-10-30 10:05:15 賽賽開題報(bào)告我要投稿

大創(chuàng)開題報(bào)告范文（精選5篇）

　　大學(xué)生活在不經(jīng)意間即將結(jié)束，大家都陸陸續(xù)續(xù)開始寫畢業(yè)設(shè)計(jì)了，一般做畢業(yè)設(shè)計(jì)前都會(huì)要求先寫開題報(bào)告，開題報(bào)告我們應(yīng)該怎么寫呢？以下是小編整理的大創(chuàng)開題報(bào)告范文，供大家參考借鑒，希望可以幫助到有需要的朋友。

大創(chuàng)開題報(bào)告范文（精選5篇）

　　大創(chuàng)開題報(bào)告 1

　　大創(chuàng)就是大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練，通過實(shí)施國(guó)家級(jí)大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練計(jì)劃，促進(jìn)高等學(xué)校轉(zhuǎn)變教育思想觀念，改革人才培養(yǎng)模式，強(qiáng)化創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)能力訓(xùn)練，增強(qiáng)高校學(xué)生的創(chuàng)新能力和在創(chuàng)新基礎(chǔ)上的創(chuàng)業(yè)能力，培養(yǎng)適應(yīng)創(chuàng)新型國(guó)家建設(shè)需要的高水平創(chuàng)新人才。

　　項(xiàng)目的目的與項(xiàng)目的創(chuàng)新點(diǎn)

　　隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展交通運(yùn)輸業(yè)日益興旺，汽車的數(shù)量也在大幅攀升，汽車已經(jīng)成為人們生活中不可缺少的一部分，它給人們帶來方便快捷的同時(shí)，也出現(xiàn)了許多問題。其中由于倒車系統(tǒng)不完善而引起的交通安全問題尤為顯著，而解決這一問題這也正是我們做出這樣一課題的出發(fā)點(diǎn)和落腳點(diǎn)�？梢哉f，我們的這個(gè)設(shè)計(jì)致力于完善倒車系統(tǒng)，讓倒車不再是一種技術(shù)活，幫助廣大群眾以更安全的方式輕松完成倒車毫無后顧之憂。我們所研究設(shè)計(jì)的這一汽車倒車防撞報(bào)警器與以往的倒車?yán)走_(dá)相比，具有體積小，功耗低，系統(tǒng)電路實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單，成本低等優(yōu)點(diǎn)，具有深入研究的價(jià)值。

　　項(xiàng)目的研究?jī)?nèi)容和研究方法

　　硬件研究?jī)?nèi)容：

　　設(shè)計(jì)一種汽車倒車防撞報(bào)警系統(tǒng)硬件，主要是由控制模塊(以單片機(jī)為倒車防撞報(bào)警系統(tǒng)控制芯片)、發(fā)射模塊、接收模塊、顯示模塊和報(bào)警模塊組成。

　　1.控制模塊設(shè)計(jì)。該模塊全部由單片機(jī)控制，超聲波發(fā)射電路能在單片機(jī)的控制下發(fā)出超聲波。接收電路接收到信號(hào)之后送入單片機(jī)進(jìn)行處理，算出車尾與障礙物之間的距離，將處理結(jié)果送入顯示電路進(jìn)行顯示，再按照技術(shù)指標(biāo)的要求由聲光報(bào)警電路進(jìn)行報(bào)警。

　　2.系統(tǒng)發(fā)射部分和接收部分的設(shè)計(jì)。發(fā)射電路主要由反向器和超聲波換能器構(gòu)成，單片機(jī)一端口輸出的方波信號(hào)一路經(jīng)一級(jí)反向器送到超聲波換能器的一個(gè)電極;另一路經(jīng)兩極反向器送到超聲波換能器的另一個(gè)電極，用這種形式將方波信號(hào)加載到超聲波換能器兩端，可以提高超聲波的發(fā)射強(qiáng)度。輸出采用兩個(gè)反向器并聯(lián)，用以提高驅(qū)動(dòng)能力。

　　3.系統(tǒng)顯示部分和報(bào)警部分的設(shè)計(jì)。顯示器是一個(gè)典型的輸出設(shè)備，應(yīng)用廣泛。最簡(jiǎn)單的顯示器是LED發(fā)光二極管，而復(fù)雜的較完整的顯示器應(yīng)該是CRT 監(jiān)視器或者屏幕較大的LCD液晶屏。單片機(jī)通過端口輸出超聲波換能器所需的方波信號(hào)，同時(shí)單片機(jī)計(jì)數(shù)器T0 開始計(jì)數(shù)。利用外中斷口檢測(cè)超聲波接收電路輸出的返回信號(hào)，使得單片機(jī)產(chǎn)生一個(gè)中斷。這樣，計(jì)數(shù)器便停止計(jì)數(shù)。單片機(jī)把計(jì)得的'時(shí)間差進(jìn)行運(yùn)算，進(jìn)而計(jì)算車與障礙物的距離。如果距離小于一定距離，則單片機(jī)便給報(bào)警端口一個(gè)信號(hào)，使得報(bào)警電路工作，實(shí)現(xiàn)報(bào)警，當(dāng)輸入信號(hào)為高電平時(shí)，電路斷開;當(dāng)輸入信號(hào)為低電平時(shí)，電路導(dǎo)通，蜂鳴器報(bào)警。

　　程序設(shè)計(jì)內(nèi)容：

　　主要采用C語(yǔ)言編寫程序。主程序是單片機(jī)程序的主體，整個(gè)單片機(jī)端系統(tǒng)軟件功能的實(shí)現(xiàn)都是在其中完成的，在此過程中主程序調(diào)用了子程序、中斷服務(wù)程序以及PID反饋算法。程序首先完成初始化過程，然后是一個(gè)重復(fù)的控制發(fā)射信號(hào)的過程，即調(diào)用發(fā)射子程序，而且每次發(fā)射周期結(jié)束都會(huì)判斷在發(fā)射信號(hào)后延時(shí)等待的過程中是否發(fā)生了中斷，即是否有回波產(chǎn)生，以便判斷程序是否執(zhí)行中斷程序。

　　項(xiàng)目進(jìn)程安排和成員分工

　　項(xiàng)目進(jìn)程安排：

　　第一階段(2014.9-2014.10)：方案的進(jìn)一步調(diào)研和完善。進(jìn)行相關(guān)的的調(diào)查，找出用戶的真正需求，針對(duì)用戶的需求進(jìn)行整理和分析，用于產(chǎn)品的研發(fā)。

　　第二階段(2014.11-2014.12):查找相關(guān)電子設(shè)計(jì)作品資料，對(duì)該設(shè)計(jì)的功能進(jìn)行更深入的理解，學(xué)習(xí)電路仿真軟件(如Multisim等)，學(xué)習(xí)相關(guān)專業(yè)知識(shí)(單片機(jī)知識(shí)，相關(guān)電路知識(shí)，機(jī)械體的連接和鑲嵌知識(shí)，語(yǔ)音信號(hào)知識(shí)等)。

　　第三階段(2015.1-2015.3)：基于單片機(jī)的汽車倒車防撞報(bào)警系統(tǒng)設(shè)計(jì)和研制 �？刂颇K(以單片機(jī)為倒車防撞報(bào)警系統(tǒng)控制芯片)、發(fā)射模塊、接收模塊、顯示模塊和報(bào)警模塊各硬件模塊的設(shè)計(jì)與研究，相關(guān)軟件程序的撰寫以及仿真驗(yàn)證。

　　第四階段(2015.4-2015.5)：基于單片機(jī)的汽車倒車防撞報(bào)警系統(tǒng)的加工、系統(tǒng)各功能模塊的集成。此階段內(nèi)容主要包括基于單片機(jī)的汽車倒車防撞報(bào)警系統(tǒng)的加工完成和傳感系統(tǒng)、控制系統(tǒng)的安裝完成。

　　第五階段(2015.6-2015.7)：進(jìn)行系統(tǒng)的調(diào)試和撰寫研究報(bào)告。此階段進(jìn)行系統(tǒng)的調(diào)試和進(jìn)一步的完善工作，撰寫研制、研究報(bào)告，進(jìn)行項(xiàng)目的鑒定和成果的驗(yàn)收，以及成果的批量生產(chǎn)和推廣。

　　成員分工：

　　主體控制程序的編寫工作主要由本項(xiàng)目組負(fù)責(zé)人張翰文承擔(dān);

　　硬件材料和工具制作的相關(guān)工作由本項(xiàng)目組成員萬(wàn)旭和趙文凱負(fù)責(zé);

　　材料收集以及前期調(diào)研工作由本項(xiàng)目組成員孫丹和魏茹瑾完成。

　　大創(chuàng)開題報(bào)告 2

　　一、項(xiàng)目背景與意義

　　隨著城市化進(jìn)程的加快，交通擁堵問題日益突出，成為制約城市發(fā)展的重要因素。精確預(yù)測(cè)交通流量對(duì)于緩解交通壓力、優(yōu)化交通資源配置具有重要意義。本項(xiàng)目旨在通過深度學(xué)習(xí)算法，對(duì)交通流量數(shù)據(jù)進(jìn)行高效處理和分析，實(shí)現(xiàn)交通流量的短期和長(zhǎng)期預(yù)測(cè)，為智能交通系統(tǒng)的構(gòu)建提供技術(shù)支撐。

　　二、國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀

　　近年來，國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)智能交通系統(tǒng)的研究日益深入，取得了顯著成果。國(guó)外方面，美國(guó)、歐洲和日本等發(fā)達(dá)國(guó)家在智能交通技術(shù)的研究和應(yīng)用上處于領(lǐng)先地位，如美國(guó)的智能交通系統(tǒng)（ITS）技術(shù)已廣泛應(yīng)用于高速公路、城市道路等多個(gè)領(lǐng)域。國(guó)內(nèi)研究方面，我國(guó)在智能交通領(lǐng)域的起步較晚，但近年來發(fā)展迅速，各大高校和科研機(jī)構(gòu)紛紛開展相關(guān)研究，取得了一系列創(chuàng)新成果，特別是在交通流量預(yù)測(cè)、智能信號(hào)控制等方面。

　　三、研究?jī)?nèi)容與方法

　　研究?jī)?nèi)容：

　　構(gòu)建基于深度學(xué)習(xí)的交通流量預(yù)測(cè)模型，利用歷史交通流量數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)交通數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)交通流量的短期和長(zhǎng)期預(yù)測(cè)。

　　設(shè)計(jì)智能交通信號(hào)控制策略，根據(jù)實(shí)時(shí)交通流量和道路狀況動(dòng)態(tài)調(diào)整信號(hào)燈配時(shí)，提高道路通行效率。

　　開發(fā)基于移動(dòng)端的應(yīng)用程序，為駕駛員提供實(shí)時(shí)交通信息和導(dǎo)航服務(wù)，優(yōu)化出行路線。

　　研究方法：

　　采用深度學(xué)習(xí)算法，如長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）等，對(duì)交通流量數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取和模式識(shí)別。

　　利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，對(duì)海量交通數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘和分析，提取有價(jià)值的信息。

　　通過仿真實(shí)驗(yàn)和實(shí)地測(cè)試，驗(yàn)證預(yù)測(cè)模型的準(zhǔn)確性和信號(hào)控制策略的'有效性。

　　四、項(xiàng)目進(jìn)度安排

　　第一階段（2025年10月-2025年12月）：

　　完成項(xiàng)目調(diào)研和文獻(xiàn)綜述，明確研究方向和目標(biāo)。

　　搭建實(shí)驗(yàn)環(huán)境，收集交通流量數(shù)據(jù)。

　　第二階段（2026年1月-2026年6月）：

　　構(gòu)建深度學(xué)習(xí)模型，進(jìn)行模型訓(xùn)練和優(yōu)化。

　　設(shè)計(jì)智能交通信號(hào)控制策略，進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)。

　　第三階段（2026年7月-2026年12月）：

　　開發(fā)基于移動(dòng)端的應(yīng)用程序，進(jìn)行實(shí)地測(cè)試和優(yōu)化。

　　撰寫研究報(bào)告，準(zhǔn)備項(xiàng)目驗(yàn)收。

　　五、預(yù)期成果與影響

　　預(yù)期成果：

　　形成一套完整的智能交通流量預(yù)測(cè)系統(tǒng)解決方案，包括硬件設(shè)備、軟件平臺(tái)和數(shù)據(jù)分析模型。

　　發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文，申請(qǐng)相關(guān)專利和軟件著作權(quán)。

　　培養(yǎng)一批具備人工智能和交通工程交叉學(xué)科背景的復(fù)合型人才。

　　項(xiàng)目影響：

　　提高城市交通運(yùn)行效率，降低交通擁堵和能源消耗。

　　促進(jìn)智能交通產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展，為我國(guó)交通事業(yè)的長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

　　激發(fā)社會(huì)創(chuàng)新活力，推動(dòng)科技創(chuàng)新與經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展緊密結(jié)合。

　　大創(chuàng)開題報(bào)告 3

　　一、項(xiàng)目背景與意義

　　隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展，智能家居已成為未來家居生活的重要趨勢(shì)。本項(xiàng)目旨在通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)家居設(shè)備的互聯(lián)互通和智能化控制，提高家居生活的便捷性和舒適性。

　　二、國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀

　　物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在智能家居領(lǐng)域的應(yīng)用已取得顯著進(jìn)展。國(guó)外方面，美國(guó)、歐洲和日本等發(fā)達(dá)國(guó)家在智能家居系統(tǒng)的研發(fā)和應(yīng)用上處于領(lǐng)先地位，已推出多款智能家居產(chǎn)品和服務(wù)。國(guó)內(nèi)研究方面，我國(guó)智能家居市場(chǎng)近年來快速增長(zhǎng)，各大企業(yè)紛紛布局智能家居領(lǐng)域，推出了一系列智能家居解決方案。

　　三、研究?jī)?nèi)容與方法

　　研究?jī)?nèi)容：

　　設(shè)計(jì)智能家居控制系統(tǒng)架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)家居設(shè)備的互聯(lián)互通和智能化控制。

　　開發(fā)智能家居控制軟件，提供用戶友好的`操作界面和豐富的功能。

　　研究智能家居系統(tǒng)的安全性和隱私保護(hù)機(jī)制，確保用戶數(shù)據(jù)的安全。

　　研究方法：

　　采用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，如Zigbee、Wi-Fi等，實(shí)現(xiàn)家居設(shè)備的無線通信。

　　利用云計(jì)算和大數(shù)據(jù)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)家居設(shè)備的遠(yuǎn)程監(jiān)控和數(shù)據(jù)分析。

　　通過用戶調(diào)研和實(shí)驗(yàn)測(cè)試，優(yōu)化智能家居系統(tǒng)的用戶體驗(yàn)和性能。

　　四、項(xiàng)目進(jìn)度安排

　　第一階段（2025年10月-2025年12月）：

　　完成項(xiàng)目調(diào)研和文獻(xiàn)綜述，明確研究方向和目標(biāo)。

　　設(shè)計(jì)智能家居控制系統(tǒng)架構(gòu)，確定技術(shù)路線。

　　第二階段（2026年1月-2026年6月）：

　　開發(fā)智能家居控制軟件，實(shí)現(xiàn)基本功能。

　　搭建實(shí)驗(yàn)環(huán)境，進(jìn)行設(shè)備互聯(lián)互通測(cè)試。

　　第三階段（2026年7月-2026年12月）：

　　優(yōu)化智能家居系統(tǒng)性能，提高用戶體驗(yàn)。

　　進(jìn)行安全性和隱私保護(hù)測(cè)試，確保系統(tǒng)安全。

　　撰寫研究報(bào)告，準(zhǔn)備項(xiàng)目驗(yàn)收。

　　五、預(yù)期成果與影響

　　預(yù)期成果：

　　形成一套完整的智能家居控制系統(tǒng)解決方案，包括硬件設(shè)備、軟件平臺(tái)和通信協(xié)議。

　　申請(qǐng)相關(guān)專利和軟件著作權(quán)，推動(dòng)智能家居技術(shù)的產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用。

　　培養(yǎng)一批具備物聯(lián)網(wǎng)和智能家居領(lǐng)域?qū)I(yè)知識(shí)的復(fù)合型人才。

　　項(xiàng)目影響：

　　提高家居生活的便捷性和舒適性，改善人們的生活質(zhì)量。

　　促進(jìn)智能家居產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展，推動(dòng)相關(guān)技術(shù)的創(chuàng)新和應(yīng)用。

　　激發(fā)社會(huì)對(duì)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的關(guān)注和興趣，推動(dòng)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的普及和發(fā)展。

　　大創(chuàng)開題報(bào)告 4

　　一、項(xiàng)目背景與意義

　　隨著教育信息化的快速發(fā)展，個(gè)性化學(xué)習(xí)已成為教育領(lǐng)域的重要趨勢(shì)。本項(xiàng)目旨在通過大數(shù)據(jù)技術(shù)，分析學(xué)生的學(xué)習(xí)行為和興趣偏好，為學(xué)生提供個(gè)性化的學(xué)習(xí)資源和推薦服務(wù)，提高學(xué)習(xí)效果和學(xué)習(xí)興趣。

　　二、國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀

　　大數(shù)據(jù)技術(shù)在教育領(lǐng)域的應(yīng)用已取得顯著進(jìn)展。國(guó)外方面，美國(guó)、歐洲等發(fā)達(dá)國(guó)家在個(gè)性化學(xué)習(xí)推薦系統(tǒng)的研發(fā)和應(yīng)用上處于領(lǐng)先地位，已推出多款個(gè)性化學(xué)習(xí)平臺(tái)和服務(wù)。國(guó)內(nèi)研究方面，我國(guó)教育信息化市場(chǎng)近年來快速增長(zhǎng)，各大企業(yè)和高校紛紛布局個(gè)性化學(xué)習(xí)領(lǐng)域，推出了一系列個(gè)性化學(xué)習(xí)解決方案。

　　三、研究?jī)?nèi)容與方法

　　研究?jī)?nèi)容：

　　構(gòu)建學(xué)生學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，收集學(xué)生的學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)。

　　利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，挖掘?qū)W生的學(xué)習(xí)行為和興趣偏好。

　　設(shè)計(jì)個(gè)性化學(xué)習(xí)推薦算法，為學(xué)生提供個(gè)性化的`學(xué)習(xí)資源和推薦服務(wù)。

　　研究方法：

　　采用數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如協(xié)同過濾、內(nèi)容推薦等，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化學(xué)習(xí)推薦。

　　利用云計(jì)算和大數(shù)據(jù)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和處理。

　　通過用戶調(diào)研和實(shí)驗(yàn)測(cè)試，優(yōu)化個(gè)性化學(xué)習(xí)推薦系統(tǒng)的性能和效果。

　　四、項(xiàng)目進(jìn)度安排

　　第一階段（2025年10月-2025年12月）：

　　完成項(xiàng)目調(diào)研和文獻(xiàn)綜述，明確研究方向和目標(biāo)。

　　構(gòu)建學(xué)生學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，確定數(shù)據(jù)收集方案。

　　第二階段（2026年1月-2026年6月）：

　　利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，挖掘?qū)W生的學(xué)習(xí)行為和興趣偏好。

　　設(shè)計(jì)個(gè)性化學(xué)習(xí)推薦算法，進(jìn)行初步實(shí)驗(yàn)測(cè)試。

　　第三階段（2026年7月-2026年12月）：

　　優(yōu)化個(gè)性化學(xué)習(xí)推薦算法，提高推薦準(zhǔn)確性和多樣性。

　　開發(fā)個(gè)性化學(xué)習(xí)推薦系統(tǒng)平臺(tái)，進(jìn)行實(shí)地測(cè)試和優(yōu)化。

　　撰寫研究報(bào)告，準(zhǔn)備項(xiàng)目驗(yàn)收。

　　五、預(yù)期成果與影響

　　預(yù)期成果：

　　形成一套完整的個(gè)性化學(xué)習(xí)推薦系統(tǒng)解決方案，包括數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、推薦算法和系統(tǒng)平臺(tái)。

　　發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文，申請(qǐng)相關(guān)專利和軟件著作權(quán)。

　　培養(yǎng)一批具備大數(shù)據(jù)和個(gè)性化學(xué)習(xí)領(lǐng)域?qū)I(yè)知識(shí)的復(fù)合型人才。

　　項(xiàng)目影響：

　　提高學(xué)生的學(xué)習(xí)效果和學(xué)習(xí)興趣，促進(jìn)教育公平和質(zhì)量提升。

　　推動(dòng)個(gè)性化學(xué)習(xí)領(lǐng)域的快速發(fā)展，為教育信息化提供有力支撐。

　　激發(fā)社會(huì)對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)的關(guān)注和興趣，推動(dòng)大數(shù)據(jù)技術(shù)在教育領(lǐng)域的應(yīng)用和發(fā)展。

　　大創(chuàng)開題報(bào)告 5

　　一、項(xiàng)目背景

　　隨著城市化進(jìn)程的加快，交通擁堵已成為制約城市發(fā)展的關(guān)鍵問題。據(jù)統(tǒng)計(jì)，我國(guó)主要城市因交通擁堵造成的經(jīng)濟(jì)損失年均超過千億元。傳統(tǒng)交通管理方式依賴固定信號(hào)配時(shí)，難以適應(yīng)動(dòng)態(tài)變化的交通需求。本項(xiàng)目旨在通過深度學(xué)習(xí)技術(shù)構(gòu)建智能交通流量預(yù)測(cè)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)對(duì)交通流量的`實(shí)時(shí)監(jiān)控與動(dòng)態(tài)調(diào)控，為智能交通建設(shè)提供技術(shù)支撐。

　　二、研究目標(biāo)

　　核心目標(biāo)：開發(fā)基于LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的交通流量預(yù)測(cè)模型，實(shí)現(xiàn)95%以上的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率。

　　技術(shù)目標(biāo)：

　　構(gòu)建多源數(shù)據(jù)融合平臺(tái)，整合GPS軌跡、攝像頭圖像、傳感器數(shù)據(jù)。

　　設(shè)計(jì)自適應(yīng)信號(hào)控制算法，動(dòng)態(tài)優(yōu)化路口配時(shí)方案。

　　開發(fā)移動(dòng)端應(yīng)用，提供實(shí)時(shí)導(dǎo)航與擁堵預(yù)警服務(wù)。

　　應(yīng)用目標(biāo)：在試點(diǎn)區(qū)域?qū)崿F(xiàn)15%以上的通行效率提升，降低20%的碳排放量。

　　三、研究?jī)?nèi)容

　　數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理：

　　部署500個(gè)路側(cè)傳感器，采集車速、車距、占有率等數(shù)據(jù)。

　　利用OpenCV進(jìn)行圖像處理，提取車輛類型與行駛方向信息。

　　采用卡爾曼濾波算法處理噪聲數(shù)據(jù)，提升數(shù)據(jù)質(zhì)量。