视频车辆检测技术探讨
基于OpenCV的视频道路车辆检测与跟踪
基于OpenCV的视频道路车辆检测与跟踪近年来，智能驾驶技术飞速进步，视频道路车辆检测与跟踪技术成为了分外重要的探究方向之一。
OpenCV是一个广泛应用于计算机视觉领域的开源库，可以提供各种强大的图像处理和分析功能。
本文将介绍技术，并展示其在智能交通系统中的应用。
1. 引言在智能交通系统中，视频监控系统可以实时得到道路上的交通信息，并援助提高交通安全性和效率。
其中，车辆检测与跟踪是视频监控系统中一个重要的环节。
本文将使用OpenCV实现车辆检测与跟踪算法，并探讨其在实际应用中的效果和问题。
2. 车辆检测车辆检测是智能交通系统中关键的一环。
起首，需要将视频图像进行预处理，包括去噪、图像增强和尺寸归一化等。
接下来，可以使用机器进修算法或深度进修算法训练一个目标检测模型，来检测图像中的车辆位置。
其中，传统的机器进修算法如Haar特征分类器、HOG+SVM等已经被证明有效。
此外，深度进修算法如YOLO、Faster R-CNN等也能够在车辆检测任务中取得不俗效果。
3. 车辆跟踪车辆跟踪是在车辆检测的基础上，通过追踪连续的视频帧来实现对车辆的跟踪。
在OpenCV中，有多种跟踪算法可供选择，如均值漂移、卡尔曼滤波、基于流的光流跟踪等。
这些算法可以依据车辆的运动特点和场景要求，选择最适合的算法进行车辆跟踪。
4. 算法实现与优化基于OpenCV，可以通过编程实现车辆检测与跟踪算法。
在实现过程中，需要注意优化算法的效率和准确性。
起首，可以通过图像金字塔技术来提高算法的检测和跟踪速度。
其次，可以利用GPU加速和多线程技术来提高算法的处理速度。
此外，还可以借助OpenCL等并行计算框架来加速算法的执行。
5. 试验与结果分析为了验证基于OpenCV的车辆检测与跟踪技术的有效性，进行了一系列试验。
试验数据包括不同场景下的道路视频，通过与手动标注的真值进行比较，评估了算法的检测准确度和跟踪精度。
试验结果表明，基于OpenCV的车辆检测与跟踪技术在不同场景下都具备一定的检测和跟踪能力。
智能交通 - 车辆视频检测原理
采用大华自主研发的视频分析算法，该算法利用智能神经网络技术，对视频图像进行分层处理，并借助计算机强大的数据处理功能，对视频画面中的海量数据进行高速分析，过滤掉冗余的信息，分离出对系统有用的关键信息。
神经网络是基于模拟人脑智能特点和结构的一种信息处理系统，它通过对人脑的基本单元的建模和典型的激励函数的设计，来探索模拟人脑神经系统功能的模型，并研制一种具有并行分布处理与存储、高度自适应和自学功能、能分析较为复杂的非线性系统的软件模拟技术。
大华视频检测系统采用的视频分析算法主要包括：牌照定位分析算法：系统从车辆进入检测区域的第一帧开始，逐帧对牌照定位、跟踪、识别，通过对牌照的跟踪，来获取车辆信息，此算法可以保证在有牌照且牌照无污损、无遮挡情况下，准确捕获车辆。
车辆运动轨迹跟踪算法：系统从车辆进入监测区域的第一帧开始，跟踪分析车辆的运动轨迹，通过轨迹跟踪来获取车辆信息。
此算法在无首尾相接的情况下，可以保持较高的识别准确率。
车灯运动轨迹跟踪算法：系统采用车灯光线轨迹跟踪技术，通过对车灯光线由远及近的运动轨迹进行跟踪，来确定车辆的运动轨迹，获取车辆的信息。
可以保证在不加频闪灯的方式下，具有较高的捕捉率。
白天，系统通过牌照定位分析算法和车辆运行轨迹跟踪算法，双重分析，选择可信度高的识别结果作为最终结果；晚上，系统通过车灯运动轨迹跟踪算法来获取车辆信息。
为了保证系统在任何时段都有较高的捕获率，白天和晚上的算法切换采用双重标准，一是时间、日期，二是环境参数，如亮度等。
通过两种参数的综合分析来准确掌握算法的切换时机，完成算法的自动切换，保证系统较高的车辆捕获率。
车辆检测原理采用基于运动检测的车辆检测方法，其核心原理是通过学习建立道路背景模型，将当前帧图像与背景模型进行背景差分得到运动前景像素点，然后对这些运动前景像素进行处理得到车辆信息。
该方法效果的优劣依赖于背景建模算法的性能。
其流程图如下所示：车辆检测流程图整个检测过程分为以下几个步骤：1、由高清摄像抓拍主机获取实时的视频流。
智能交通系统中基于视频分析的车辆识别技术研究
智能交通系统中基于视频分析的车辆识别技术研究随着城市化进程的不断加快，道路交通的拥堵问题越发突出。
如何应对日益增长的交通压力，提高交通效率是城市发展的重要课题之一。
智能交通系统作为一种集传感器、通信、计算、控制和信息处理技术于一体的技术应用系统，提供了解决交通问题的有效手段。
而其中基于视频分析的车辆识别技术，则是智能交通系统中的关键技术之一，对于实现交通信号灯的智能化调度、车流量统计以及交通事故预警等具有重要意义。
一、车辆识别技术概述车辆识别技术是智能交通系统中的关键技术之一，它通过分析视频图像中的车辆特征，实现对车辆进行准确识别。
车辆识别技术主要包括车辆检测、车辆跟踪和车辆分类三个步骤。
首先，车辆检测是指在视频图像中寻找并标记车辆的位置。
由于复杂的道路环境和车辆运动的多样性，车辆检测技术需要能够适应各种光线、天气等条件下的图像。
目前常用的车辆检测技术包括背景建模、特征提取和机器学习等方法。
其次，车辆跟踪是指在连续的视频帧中跟踪车辆的运动轨迹。
车辆跟踪技术需要考虑车辆运动的连续性和变化性，同时还需要解决遮挡、光照变化等问题。
目前常用的车辆跟踪技术包括基于背景模型的目标跟踪、卡尔曼滤波和粒子滤波等方法。
最后，车辆分类是指将检测到的车辆分为不同的类别，如汽车、卡车或摩托车等。
车辆分类技术需要提取车辆的外观特征，并利用分类器对车辆进行分类。
常见的车辆分类方法包括基于特征提取的方法、基于机器学习的方法以及基于深度学习的方法等。
二、智能交通系统中的应用基于视频分析的车辆识别技术在智能交通系统中具有广泛的应用前景。
以下是一些典型的应用场景：1. 交通信号灯的智能化调度：通过识别交通流量，智能交通系统可以根据实时的交通情况，自动调节信号灯的时长和配时，以减少交通拥堵并提高交通效率。
2. 车流量统计：车辆识别技术可以对道路上行驶的车辆进行自动统计，包括车辆的数量、速度等信息。
这对于交通规划和道路设计具有重要意义。
浅谈车辆视频检测技术的发展及趋势
浅谈车辆视频检测技术的发展及趋势作者：季麟儿来源：《汽车与安全》2014年第06期性价比优良的视频车辆检测技术1978年，美国JPT（加州帕萨迪纳市的喷气推进实验室）首先提出了运用机器视觉来进行车辆的检测的方法，指出其是传统检测方法的一种可行的替代方案。
几年后，美国明尼苏达大学的研究人员研制了第一个可以投入实际使用的基于视频的车辆检测系统。
该系统使用了当时最先进的微处理器，在不同场景和环境下的测试结果良好，说明了利用视频传感器实时检测车辆的可行性。
同期基于视频的车辆检测的研究也在欧洲和日本广泛展开。
此后十年间基于视频的车辆检测技术取得了长足的进步。
1991年，美国加州理工大学对在高速公路上运用视频方法的检测技术进行了评估，在评估报告中对当时采用的不同的视频车辆检测技术详尽地进行了分类。
三年后，美国休斯飞机公司评测了当时存在的几种检测技术，包括视频检测技术，测评结果指出基于视频图像处理的车辆检测系统已经具备了投入实际使用的潜力。
1994年Mn/DOT（明尼苏达运输部）为FHWA（美国联邦公路局）进行了更详尽严格的测评，结果表明视频检测器的检测准确性和可靠性可以达到令人满意的程度。
同时随着视频车辆检测技术的发展，人们已不满足于仅仅检测出车辆， FHWA进一步利用此技术来提取交通参数，如交通流量、十字路口的车辆转向信息等。
事实上，与其他几种车辆检测方法相比，基于视频图像技术的方法具有直观、可监视范围广、可获取更多种类的交通参数以及费用较低等优点，因而可广泛应用于交叉道口和公路干线的交通监视系统中。
视频检测算法视频检测算法是整个视频车辆检测系统的核心，直接影响系统的检测精度和检测效率。
可分为知识型、运动型、立体视觉型和像素强度型4类：1、基于知识的方法。
利用车辆的形状、颜色、对称性等信息，以及道路和阴影等常识信息进行相关检测。
2、基于运动的方法。
主要利用序列图像之间存在的大量相关信息进行车辆的预检测，主要有光流法和运动能鼍法。
智能交通系统中基于视频的车辆检测方法
智能交通系统中基于视频的车辆检测方法智能交通系统的快速发展和应用，改变了我们对城市交通的认识和管理方式。
在这个系统中，车辆检测是一个关键的环节，它对实现智能交通管理、提高交通效率和安全性起着至关重要的作用。
视频技术作为智能交通系统中最常用的一种检测方法之一，以其高效、准确和实时性成为了车辆检测的首选方法之一。
基于视频的车辆检测方法可以分为两个主要步骤：前景提取和车辆检测与跟踪。
前景提取通过对视频图像的对比度、颜色、运动等特征进行分析，将前景目标与背景进行区分。
常见的前景提取算法包括帧差法、背景减除法和光流法等。
其中，背景减除法是最常用的一种方法，它通过建立背景模型来动态地更新背景图像，从而准确地提取前景目标。
在前景提取的基础上，车辆检测与跟踪是接下来的关键步骤。
车辆检测与跟踪的目标是在前景目标中准确地识别和跟踪车辆，并将其与其他非车辆目标进行区分。
传统的车辆检测方法主要依赖于图像处理技术，如边缘检测、灰度变换和形态学处理等。
然而，由于车辆的形状和外观的多样性，传统方法往往存在一定的局限性和缺陷。
为了克服传统方法的局限性，近年来，基于深度学习的车辆检测与跟踪方法得到了广泛的应用。
深度学习技术以其强大的特征学习能力和自适应性在图像处理领域取得了巨大的成功。
基于深度学习的车辆检测方法主要包括两个关键步骤：特征学习和目标检测。
特征学习利用深度神经网络自动地学习和提取图像中的有用特征，将其转化为高级语义特征。
目标检测利用训练好的深度神经网络对特征图进行目标识别和位置定位，实现对车辆的准确检测与跟踪。
除了基于深度学习的方法，基于视频的车辆检测还可以结合其他传感器和技术，如雷达、红外传感器和激光雷达等。
这些传感器可以提供关于车辆位置、速度、方向等更详细和全面的信息，从而提高车辆检测的准确性和鲁棒性。
例如，激光雷达可以通过测量反射激光束的时间和强度来准确地检测车辆及其周围环境，同时还可以避免遮挡和光照条件的影响。
视频车辆检测器 原理
视频车辆检测器原理
视频车辆检测器是一种使用视频图像处理技术来实时检测和识别道路上的车辆的设备。
其工作原理可以简单概括为以下三个步骤：预处理、车辆检测和车辆识别。
首先，视频车辆检测器对输入的视频图像进行预处理。
这一步骤的目的是提高图像的质量和减少噪声干扰，从而更好地进行后续的车辆检测和识别。
常见的预处理方法包括灰度化、滤波和图像增强等。
接下来，视频车辆检测器进行车辆检测。
该步骤的目标是从图像中准确地定位和标记出所有的车辆。
为了实现这一点，一种常用的方法是使用基于特征的目标检测算法，如Haar特征检
测器或卷积神经网络。
这些算法可以通过训练一个模型来学习和识别车辆的特征，然后在输入图像中搜索并标记出这些特征。
最后，在进行了车辆检测后，视频车辆检测器进行车辆识别。
这一步骤的目标是对检测到的车辆进行分类和识别，例如判断车辆的类型（轿车、卡车、摩托车等）和品牌（奥迪、宝马、丰田等）。
常见的车辆识别方法包括使用图像分类模型、模板匹配和特征提取等技术。
总的来说，视频车辆检测器通过预处理图像、车辆检测和车辆识别三个步骤，能够在实时视频图像中准确地检测和识别出道路上的车辆。
这一技术在交通监控、智能驾驶和城市管理等领域有着广泛的应用前景。
视频交通流参数检测技术研究
视频交通流参数检测技术研究随着城市交通的不断发展和人口的增加，交通拥堵问题已经成为城市管理者面临的一大挑战。
为了更好地了解和管理交通流量，交通管理部门需要准确地获取交通流参数。
传统的交通流参数检测方法主要依赖于传感器设备，但这种方法存在一些不足，如安装和维护成本高、数据获取不及时等问题。
因此，研究人员开始转向视频交通流参数检测技术。
视频交通流参数检测技术利用摄像机和计算机视觉技术，通过对交通场景进行实时监测和分析，从而获取交通流参数。
这种技术具有许多优势。
首先，它可以提供高分辨率的交通场景图像，使交通管理人员能够更清晰地观察交通情况。
其次，视频交通流参数检测技术可以实现自动化数据采集和处理，减少了人力成本和时间成本。
此外，由于现代摄像机具备智能化功能，它们可以实时识别和跟踪交通流动态，从而提供准确的交通流参数。
视频交通流参数检测技术主要包括车辆检测、车辆计数和车辆速度测量三个方面。
车辆检测是通过计算机视觉算法来识别和定位交通场景中的车辆。
车辆计数是通过跟踪车辆的轨迹来统计通过某一区域的车辆数量。
车辆速度测量是通过分析车辆在相邻帧之间的位置变化来计算车辆的速度。
视频交通流参数检测技术的研究主要面临以下几个挑战。
首先，交通场景中的车辆数量众多，车辆之间存在遮挡和交叉等情况，这给车辆检测和跟踪带来了困难。
其次，交通场景中的光照条件复杂，如日光、夜晚和雨天等，这对图像质量和车辆检测效果造成了影响。
此外，由于交通流参数的实时性要求较高，视频交通流参数检测技术还需要具备较高的计算效率。
为了解决上述问题，研究人员正在开展一系列的研究工作。
他们通过改进车辆检测和跟踪算法，提高了交通流参数检测的准确性和鲁棒性。
他们还利用深度学习等技术，提高了交通场景图像的质量和车辆检测的效果。
此外，他们还研究了高效的计算机视觉算法，以满足实时性的要求。
综上所述，视频交通流参数检测技术在城市交通管理中具有巨大的潜力。
通过不断的研究和创新，视频交通流参数检测技术将为交通管理部门提供更准确、实时的交通流参数，进一步改善城市交通状况，提高交通运输效率，提升人民生活质量。
视频检测技术方案
视频检测方案目录1. 系统概述 (4)1.1.设计意义 (4)1.2.概要介绍 (4)1.3.设计原则 (5)1.4.设计依据 (6)2. 需求分析 (7)2.1.行业现状 (7)2.2.存在问题 (7)2.2.1. 设备功能单一 (8)2.2.2. 智能程度较低 (8)2.2.3. 数据共享困难 (8)2.2.4. 应用水平不够 (8)2.3.发展趋势 (9)2.3.1. 一体化 (9)2.3.2. 智能化 (9)2.3.3. 多功能 (9)2.3.4. 易用化 (10)2.3.5. 环保化 (10)2.3.6. 联网化 (10)2.3.7. 融合化 (11)3. 整体设计 (12)3.1.前端采集子系统 (13)3.2.网络传输子系统 (14)3.3.中心管理子系统 (15)4. 详细设计 (16)4.1.1. 系统工作原理 (16)4.1.2. 视频检测车辆原理 (16)4.1.3. 红绿灯信号检测原理 (18)4.1.4. 车牌识别原理 (19)4.2.系统技术指标 (21)4.3.前端设计 (22)4.3.1. 前端结构示意图 (22)4.3.2. 前端系统功能 (22)4.3.3. 前端系统功能详解 (24)4.4.平台软件系统设计 (31)5. 系统特点 (32)5.1.技术先进性 (32)5.1.1. 行业内首家推出高帧率摄像机 (32)5.1.2. 自主开发的智能交通专用ISP算法，图像质量更优 (32)5.1.3. 全系列产品自主研发 (32)5.1.4. 双快门专利技术，同步支持抓拍和录像 (33)5.1.5. 首创Smart-PCT技术（基于精确光控制的图像处理技术） (33)5.2.高智能化 (33)5.2.1. 先进的视频检测算法 (33)5.2.2. 支持多种违章行为检测 (34)5.2.3. 内置车牌识别功能 (34)5.2.4. 车牌识别速度快 (35)5.2.5. 准确抓拍无牌或者号牌遮挡车辆 (35)5.2.6. 多车道、多车辆号牌识别 (36)5.2.7. 支持非机动车、行人检测，检测目标多元化 (36)5.3.高可靠性 (36)5.3.1. 工业级设计适应室外恶劣环境 (36)5.3.2. 采用工业级或军工级器件，超长寿命 (37)5.4.1. 接口丰富，摄像机集成度高 (37)5.4.2. 模块化设计，稳定性和扩展性 (38)5.4.3. 系统扩展性好 (38)5.5.高安全性 (38)5.5.1. 全过程数据安全加密处理 (38)5.5.2. 多重冗余的数据安全保障技术 (39)5.5.3. 单台设备独立运行能力 (39)5.5.4. 双网口网段隔离安全保障技术 (39)5.6.易用性 (40)5.6.1. 多设备集成的一体化交付 (40)1.系统概述1.1.设计意义随着城市化发展，交通拥堵、交通秩序混乱、交通事故、环境污染等交通问题成为一线城市，甚至二三线城市的城市“顽症”，交通管理问题越来越受到民众和管理部门的重视，电子警察系统作为规范交通行为，引导公众出行习惯的重要系统，发挥着重要作用，如何进一步挖掘系统价值，发挥系统优势，实现交通信息资源整合，从而提高道路交通管理水平，成为行业不断追求的目标。
基于视频的车辆检测技术
5.1 视频检测技术概述（流程与功能）
系统初始化
图像平滑、去噪，增强。
图像采集
图像预处理 目标检测与跟踪
图像后处理 交通流参数检测
目标检测与跟踪算法是视 频检测技术的基础，这一 步需要发现目标，并获取 其轨迹。计算交通量、速度，密度。 Nhomakorabea 主要内容
➢5.1 视频检测技术概述 ➢5.2 视频目标检测方法 ➢5.3 视频目标跟踪方法 ➢5.4 视频检测技术的应用
✓ 该方法假设系统为线性，噪声为高斯分布。根据新的数据和前一时刻 诸量的估计值，借助系统本身的状态转移方程，按照一套递推公式， 即可计算出新的诸量的估计值。
5.3 视频目标跟踪方法（卡尔曼滤波）
被跟踪的车辆
车辆轮廓最小外 接矩形
车辆跟踪轨迹， （向远处行驶）
5.3 视频目标跟踪方法（均值飘移）
✓ Mean Shift算法是一种非参数概率密度估计算法，该算法是一种利 用计算像素特征点概率密度梯度而获得问题解决的最优化方法。
✓ 通过迭代快速收敛于概率密度函数的局部最大值，实现快速目标定位， 能够对非刚性目标实时跟踪，对目标的变形，旋转等运动有较好的适 用性。
生干扰。
5.1 视频检测技术概述（示例）
5.1 视频检测技术概述（检测内容）
视频可检测内容: - 道路条件 - 交通流 - 交通事件 - 交通环境 - 其他
5.1 视频检测技术概述（系统结构）
中心管理系统 网络视频传输
路口视频采集
5.1 视频检测技术概述（交叉口安装）
交叉口摄像机的 安装与配置。
✓ 运动车辆跟踪是智能交通系统的关键技术之一，它能够提供基本的交 通流参数，并且能够为进一步分析车辆行为奠定基础。
浅谈视频事件检测技术在我国高速公路的应用
３ 在 我 国高速 公路 的主 要应用
高速公 路 管理 系统见 图 １ 。
视频检测技 术 事件 自动检测算法 模式识 别技 术 车 道转换识别 车辆跟踪 技术 拥 挤检测算法 模式 识别技术 检测数据 库 主线运行参数 检测数据 库 匝道运 行参 数 违章处理
拥 挤 控 制
提供是否出现交通事件 、事件 的地点、类型、严重程度等信息。因此 ，除检测流量、速度、密度
等基 本交 通 流信息外 ，所要采 用 的视频 检 测 关 键 技 术 包 括 ：事 件 自动 检 测算 法 、模 式识 别 技 术 等 。 即通 过算 法等手 段 ，实现 事件 的 自动检测 。
３ ２ 违章 处理 ．
主线控制
匝道控 制 信 息发布
视频检测 系统
检测数据 库 图像 检测数据库
历 史 周期性 存储 与分 数据 析ｉ
监视
图 １ 高 速 公 路 管 理 系 统
３ １ 事件 管理 ．
针对 这一 部分 的工 作 ，视 频检 测系 统所要 完 成 的基 本功 能是 ：为事 件 的诊 断 、响应及 清除等
低。
２ 在 我 国高速公 路的应 用前景
目前 ，我国高速公路传统的检测技术是在路面下埋设感应线圈进行数据采集。这种方法检测 范 围小 ，施 工维 护费用高 ，对路 面 的破坏 性 大。
湖南省临长高速公路视频车辆检测技术的应用
１１：
视
壤 ・ 长 高 速 公 路 建 设 开 发 有 限 公 司 李 韧 ｌ 岳
码 器 进 行 远 距 离 传 送 。得 到 的 数 据 信 号 通 过 低 速 率 板 传 送 到 总 监 控 中心 。总 监 控 中心 有 一 台 数 据 管 理 计 算 机 来 管 理 所 有 的 设 备 数 据 并 将 数 据 转 化 成 报 表 格 式 ，并 经 过 软 件 处 理 在 监 控 中心 的 地 图 屏 上 实 时 发 布 ，工 作 人 员 可 非 常 直 观
的 看 到 整 条 路 段 的 通 行 情 况 。 系 统 原 理 如 图 １ 。
湖 南临长 高速 公路 视频事件 数据榆测 系统结 构图
Ａｌ： ｓ ＰＦ ｓ０ Ｔ ＰＲＯ Ｋｆ Ｔｎ （ ０ ０ ５ 十 ¨ ｍ 幛 讥
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了 成 本 而 提 高 了 效 率 。 系 统 一 旦 出现 问 题 ．工 作 人 员 可 以 立 即 开 始 检 查 、维 修 ．避 免 了长 途 跋 涉 带 来 的 时 间 成 本 及
人 力 、 物 力 的 消 耗 。 如 图 ３。
◆ 外 场 摄 像 机 的安 装
外 场 摄 像 机 架 设 在 了 各 出 入 口收 费 站 附 近 ．并 把 在 道
ｌ ｌ
图 １系统拓扑图
视 频 车辆 检 测器 采 用 了视频 图像 处 理技 术 和ｉ
形 识 别技 术 。其 主要 工 作原 理 为：实 时抓 拍道 路
视频检测技术性能分析
视 频 车 检 能 有 效 地 克 服 线 圈 式 车 检 固 有 的 缺 陷 ．并 有 其 独 特 的 优 越 性 ．主 要 体 现 在 以 下 几 个 方 面 ：
车辆视频检测算法的研究
科技资讯S I N &T NOLOGY I NFORM TI O N车辆视频检测是在不影响交通并不破坏路面的情况下,通过对摄像头采集的视频图像采用适当的预处理方法后,对视频图像进行分析,自动判断车辆是否存在、测量车速和识别车型等工作。
车辆视频检测对交通参与者自觉遵守交通法规,减少交通事故,有着十分重要的意义。
1车辆存在检测车辆存在检测就是通过对视频图像进行分析,对车辆是否通过检测区域进行判断。
首先利用图像的差分算法对所采集各帧图像进行差分比较,出于计算速度的考虑,主要对被检测区域中检测线是否有运动物体出现在其检测范围进行判断。
1.1车辆存在检测算法设置两条基本检测线分别为存在检测线和出口检测线如图1所示,检测线的长度为单车道的宽度,检测线的宽度最理想情况下为1个像素,但易受到天气因素和周围环境的影响,而造成误检与漏检的情况,因此这两条检测线被设置为多个像素的宽度更为合理。
存在检测算法步骤如下：第一步：判断是否需要背景更新,采用自适应背景更新[1];然后将背景图像和当前视频图像分别进行中值滤波与模板对比度增强等预处理。
第二步：将预处理后的背景图像和预处理后的视频图像进行背景差分,获得背景差分图像并通过动态自适应阈值技术[2]选取适当的阈值,判断车辆是否存在。
第三步：当检测到有车辆存在时,记录当前图像帧数,并立即建立一个对象与车辆对应。
第四步：获取下一帧图像。
1.2算法影响因素分析与对策漏检是存在检测遇到的问题之一。
情况一,例如采用的采集卡采集频率为25f ps ,即40m s 采集一帧图像,在第n 帧图像中,车辆还没有驶入存在检测线的检测范围,在第n+1帧,车辆已经通过存在检测线了,车辆在存在检测线未被检测出来,出现了漏检情况。
在此过程中,车辆驶过的最短距离为车辆长度与检测线的实际宽度之和。
现假设车辆长度最小为2米,不考虑检测线宽度,设其为0,通过检测线检测区域所用时间为40m s ,车速必须在2×10-3/40×(60×60×103)=180km /h 以下才可以被检测到。
智能交通系统中基于视频的车辆检测技术运用
智能交通系统中基于视频的车辆检测技术运用摘要：与传统的车辆检测器相比，基于视频图像处理与视觉技术的车辆检测器具有处理速度快、安装维护便捷且费用较低、可监视范围广、可获取更多种类的交通参数等诸多优点，因而近年来在智能交通系统（ITS）中得到了越来越广泛的应用。
针对摄像头拍摄得到的交通序列图像，人们提出了很多视频图像处理和分析技术，其中最基本的研究领域就是交通场景中车辆对象的检测与跟踪。
介绍了近年来提出的一些主要的车辆检测与跟踪技术，并根据核心处理方法（基于特征、区域或模型等）及处理域（空域、时域）的不同对这些技术进行了分类，同时分析比较了各种方法的优缺点。
最后，说明了这一领域仍然存在的问题和对可能的研究方向进行了一定的预测。
关键词：智能交通系统；交通监视系统；车辆检测随着经济的快速发展，人们的生活水平的逐渐提高，交通拥堵和违章驾驶等方面给人们的出行带来不便，越来越多的交通事故在发生，所以，视频技术在智能交通系统中的应用给交通提供了另一条新的道路。
1、关键技术1.1图像采集技术图像和视频的采集是视频技术应用的一个关键的前提。
通常均采用“摄像机 +视频采集卡”的方法实现实时图像序列采集。
早先个别场合采用的“数码相机”方式，具有对光线适应性强、图像质量相对较高的优点，但因为无法高速实时处理大量的图像数据，越来越不适合ITS系统要求。
“摄像机+ 视频采集卡”的体系，由于低照度、高灵敏度的摄像机的普遍采用，已经占据了图像采集传感器的首选地位。
采集卡方面，目前比较先进的图像采集卡是支持多路、多卡的高分辨率实时采集卡，其中集成了常用的视频压缩功能，包括 JPEG、MPEG 及AVI 等。
1.2城市交通智能监控（1）智能录像传统的交通监控录像是指对监控区域进行持续的连续图像采集，并将获取的数据以某种压缩格式（如 JPEG 或 MPEG 等）保存下来。
在这一过程中，通常不对数据作任何分析和解剖，这样带来的后果是数据量极大。
视频车辆检测器原理
视频车辆检测器原理
视频车辆检测器是一种用于实时监测道路上车辆数量和流量的设备。
它能够通过视频监控捕捉到的图像来检测、识别和统计车辆的信息。
这种检测器主要基于计算机视觉技术，其原理可以分为两个主要步骤：车辆检测和车辆跟踪。
1. 车辆检测：
视频车辆检测器首先会对监控画面进行分析，这些画面通常是从交通摄像头或其他监控设备中获取的。
通过运用图像处理算法，检测器能够将画面中的道路区域和车辆区域进行分割。
这些算法可以通过颜色、纹理、形状等特征来辨别车辆。
一旦车辆被检测出来，它们的位置和边界框将被标记出来。
2. 车辆跟踪：
车辆检测之后，视频车辆检测器会将每辆车辆与其先前的位置进行匹配，从而建立车辆的轨迹。
这通常会使用一些跟踪算法来实现，如卡尔曼滤波器或相关滤波器。
这些算法可以根据车辆的当前位置和历史轨迹来预测车辆的未来位置。
通过持续地跟踪车辆，检测器可以计算车辆的速度和流量等信息。
视频车辆检测器能够提供多种有用的交通统计信息，例如道路上的车辆密度、车速、拥堵状况等。
它们在交通监控、交通管理和智能交通系统等领域有着广泛的应用。
智能交通系统中基于视频图像处理的车辆检测与跟踪方法综述
智能交通系统中基于视频图像处理的车辆检测与跟踪方法综述智能交通系统中基于视频图像处理的车辆检测与跟踪方法综述近年来，智能交通系统（Intelligent Transportation System，ITS）在城市交通管理和交通安全方面扮演着越来越重要的角色。
而基于视频图像处理的车辆检测与跟踪方法作为其中的关键技术，能够实时、准确地获取道路上车辆的信息，为智能交通系统的开发和优化提供了强大的支持。
车辆检测与跟踪是智能交通系统的基础之一。
传统的方法主要依赖于传感器、地磁或线圈等设备进行车辆检测，但这些方法存在一些问题，如成本高、维护困难等。
相比之下，基于视频图像处理的车辆检测与跟踪方法凭借其便捷、高效的特点，正在逐渐被广泛应用于智能交通系统中。
车辆检测与跟踪方法的研究主要包括两个方面，即车辆检测和车辆跟踪。
车辆检测是指通过处理视频图像，从中提取出图像中的车辆目标。
而车辆跟踪则是指在车辆检测的基础上，利用车辆在视频序列中的运动信息，将其在连续帧中进行定位和追踪。
下面将分别对这两个方面的方法进行综述。
车辆检测是基于视频图像处理的车辆检测与跟踪方法的第一步，其目的是准确地识别图像中的车辆目标。
目前，常用的车辆检测方法包括背景减除法、形态学处理法和机器学习法等。
背景减除法是最简单的一种方法，其基本思想是将当前帧图像与背景帧进行比较，通过检测两者之间的差异来判断是否存在车辆目标。
形态学处理法则是利用形态学滤波和图像形态学操作来进行车辆检测，通过提取图像中的车辆前景区域来达到目标。
而机器学习法则是一种基于训练样本的方法，通过在大量标注车辆目标的图像上进行训练，建立车辆目标的分类器，从而实现车辆检测。
车辆跟踪是基于视频图像处理的车辆检测与跟踪方法的第二步，其目的是在车辆检测的基础上，实时地跟踪车辆目标的运动轨迹。
车辆跟踪方法主要包括基于特征点的方法、基于轮廓的方法和基于深度学习的方法等。
基于特征点的方法是通过提取图像中的特征点，并通过特征点之间的变化来实现车辆的跟踪。
视频交通参数检测技术研究现状及发展趋势
视频交通参数检测技术研究现状及发展趋势作者：谢正光李宏魁王轲王天庆来源：《物联网技术》2013年第03期摘要：车流量、车速、车道占有率等交通参数是智能交通发挥作用的前提和基础，也是智能交通系统的关键所在，视频交通参数检测可为其提供丰富的交通信息。
文章首先介绍了车辆检测的方法，并对基于虚拟检测器和基于目标提取和跟踪的交通参数提取技术进行了分析，同时介绍了近年来提出的一些基于视频的交通参数提取的算法和步骤，最后分析了视频交通参数检测技术的研究方向、存在问题及发展展望。
关键词：智能交通系统（ITS）；车辆检测；交通参数提取；目标跟踪中图分类号：TP391 文献标识码： A 文章编号：2095-1302（2013）03-0025-050 引言随着经济的发展和人民生活水平的提高，汽车保有量不断增加，我国城市交通问题日益严峻，交通堵塞，交通事故频繁发生。
如何通过智能交通系统建设来缓解日益严重的交通问题已成为交通领域的研究热点。
对道路交通信息进行实时检测，根据交通流的变化，迅速做出交通诱导控制，可以有效减轻道路拥挤程度，减小车辆行车延误，降低交通事故发生率，保障行车安全，并减少车辆对环境的污染。
因此，道路交通信息的实时采集与处理方法的研究无论对城市交通控制、交通管理、交通规划、路网建设，还是对未来智能交通运输系统功能的实现都具有重要的理论意义和实用价值[1]。
交通参数检测技术经过近40年的研究，国内外专家学者提出了多种交通参数提取方法[2]，主要以测速雷达、环形检测线圈、超声波检测器、交通微波探测等设备获取交通参数。
实际应用表明，这几种交通参数提取方法存在以下不足：一是检测可靠性不高；二是安装维护不便；三是获取交通信息量少；四是无法获取直观的交通流信息。
由于受到检测能力和可靠性方面的限制，上述几种交通参数提取方法已不能满足ITS的要求，研究有更高应用价值的交通参数提取方法显得日益重要。
随着计算机技术、数字图像处理和模式识别等技术的发展，视频检测技术在交通信息检测中占据了越来越重要的地位。
视频处理中的车辆检测技术浅析
通过视频 摄像机和计算机来对人员的功能进行模拟 ， 使得该技
术逐渐成为交通监控中应用范 围最广和潜 力无 限的检测方法。
１基 于视 频 的车 辆检 测技 术
现在， 所发 展和 经过验证的车辆检测算法主要有几种 ： 光 流法 、 帧差法、 背景消除法 以及边缘检测法 等等。下面， 针 对
为 了对交通运输进行 管理 ，人们研 发了多种多样的交通 监控 系统。在此类监控系统 中，相关 的管理 部分 可以对各种
交通信息进行实时而准确 的掌握 ，便 于对 交通状态进行分析
和调整 。而在交通监控系统 中，关键就 是对 各种 车辆 信息的 了解和掌握 。 要完成对车辆 的检测 ， 人们 已经研制 了多种技术和算法 ， 而基于视频检测技术 的车辆检测 ，则成 为该领域的一个重要 分支。这种 以视频流和计算机技术 为基 础的检测技术 ，可 以
两幅图像的差别很大 ， 就认为该 图像中含有车辆 ； 否则 ， 如果 差值图像的灰度值小于设定的阈值，则认为该图像中没有车 辆出现。在该算法 中，算法应用的重点是对背景的提取和更
新过程。
１ ． ４边 缘检 测 法检 测技 术
边缘检测算法的原理为 ， 在不 同的光线条件下 ， 通过车辆 不同部件和位置的色彩 ， 对 车辆 的边缘信 息进 行提取 ， 完成对
摘要 ： 通过对常用交通车辆检测算法的了解， 重点对基于视频检测的车辆检测技术进行分析。 论文阐述的重点还是对各
种 已经存在 并且常用的车辆检测算 法进行 分析 ， 对几种算法的性能进行综合 比较分析 。 最后 ， 针对现有算 法的发展现状 指 出 了存在 于各种检测算法 中的一些难 点。
交通视频监控中的车辆检测与分割方法研究
基于深度学习的方法通过深度神经网络的学习来进行目标识别。该方法具有较 高的准确性和自适应性，能够处理各种复杂场景和未知目标的识别。然而，基 于深度学习的方法需要大量的训练数据和计算资源，对于实时性要求较高的监 控系统来说，需要优化算法以提高效率。实验结果显示，基于深度学习的方法 在运动目标识别方面具有较好的效果，但需要进一步完善和优化。
基于深度学习的方法是一种通过深度神经网络来学习目标特征进行跟踪的方法。 该方法具有较高的准确性和自适应性，能够处理各种复杂场景和未知目标的跟 踪。然而，基于深度学习的方法需要大量的训练数据和计算资源，对于实时性 要求较高的监控系统来说，需要优化算法以提高效率。实验结果显示，基于深 度学习的方法在运动目标跟踪方面具有较好的效果，但需要进一步完善和优化。
车辆检测是智能交通系统中的基础任务之一，其主要目的是从视频图像中识别 和提取车辆。传统的方法通常基于图像处理技术，如滤波、边缘检测、形态学 处理等。这些方法在处理复杂交通场景时，由于车辆形状、大小、光照条件等 因素的影响，往往效果不佳。近年来，深度学习技术的发展为车辆检测提供了 新的解决方案。深度学习技术可以通过学习大量的标注数据，自动提取特征， 从而实现更示对智能交通系统中基于视频图像处理的车辆检测与跟踪方法进 行了全面的综述。虽然现有的方法已经取得了一定的成果，但仍存在许多不足 之处，需要未来的研究进行深入探索。未来的研究应以下几个方面：1）如何 进一步提高车辆检测与跟踪的准确性；2）如何处理复杂的交通场景和应对不 同的挑战；3）如何将视频图像处理技术与其他技术相结合，推动智能交通系 统的技术创新和应用推广；4）如何解决隐私保护和数据安全问题。
运动目标识别
在视频监控中，运动目标识别的方法主要有传统图像识别方法和基于深度学习 的方法等。
基于智能交通车辆视频的目标检测与跟踪技术研究的开题报告
基于智能交通车辆视频的目标检测与跟踪技术研究的开题报告一、选题背景随着智能交通系统的不断发展，智能交通车辆已经成为一种主流的交通模式。
智能交通车辆的特点是具有自动驾驶、视频监控、自主导航等功能，这些功能都需要依赖先进的目标检测与跟踪技术来实现。
目标检测与跟踪技术是计算机视觉领域的一个重要研究方向，其主要目的是通过计算机智能算法来识别、跟踪和分类图像中的目标对象。
在智能交通车辆中，目标检测与跟踪技术可以实现多种功能，如行人检测、车辆识别、交通标志识别等。
目前，目标检测与跟踪技术已经广泛应用于智能交通系统的各个领域，例如汽车导航、自动驾驶、车联网等。
然而，针对智能交通车辆视频的目标检测与跟踪仍然存在一系列挑战，例如低分辨率、复杂背景、光照变化等问题。
因此，本文旨在通过对智能交通车辆视频的目标检测与跟踪技术研究，提高智能交通车辆的安全性和可靠性，为智能交通系统的发展做出贡献。
二、研究内容和方案本研究主要从以下几个方面展开：1. 研究现有的目标检测与跟踪技术及其在智能交通车辆视频中的应用。
2. 针对智能交通车辆视频中的特点，深入探究目标检测与跟踪技术中的一些难点问题，如：复杂背景下的目标检测、光照变化下的目标跟踪等。
3. 基于现有的目标检测与跟踪技术，提出一种适用于智能交通车辆视频的目标检测与跟踪算法，以提高智能交通车辆的安全性和可靠性。
4. 设计实验验证方案，使用实际的智能交通车辆视频进行实验，评估所提出的目标检测与跟踪算法的性能和效果。
三、研究意义和应用价值本研究主要从智能交通车辆视频的目标检测与跟踪技术着手，旨在提高智能交通车辆的安全性和可靠性。
该研究成果对于智能交通系统的发展具有重要实际意义和应用价值：1. 提高智能交通车辆的安全性和可靠性。
通过优化目标检测与跟踪算法，可以有效地避免交通事故和其他安全隐患，提高智能交通车辆的整体安全水平。
2. 推动智能交通系统的发展。
智能交通系统已经成为未来交通发展的重要趋势。
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究结果表明，要想保证交通车辆行驶安全性 ，必须落 实好 车辆运行情况监测工作 ．本文主要研 究视频车辆检 测技术应用
殁发展趋势。
【关键词 】视 频监控；车辆检测技 术；实践应用 ；发展趋 势
【中图分类号 】ＴＰ２７４．４
【文献标识码 】Ａ
【文章编号】１００９—５６２４（２０１８）０４—０１３８—０３
通过加温 ，此时就会 出现动态的反应过程 ，然后通过数据 况 ，对被测物 的温度进行分析 比较，通过动态校准和动态
采集卡得 出数据 曲线 。这时热 电偶上 的形成热扩散的现 象， 补偿确定所 需的实际温度 。掌握正确 的校准方法，加强 自 讲这种热扩散经过球面反射于另一个焦 点的红外探测器 的 身 的理论 知识学 习，才能确保工作 中不会 出现问题 ，才会
温度与红外探测器组成。在热 电偶温度校准时，建立一个 ［５１阳露 ．发 动机 热 电偶 温度 测量 方 法的研 究 【Ｊ】。教 练机 ，
时间曲线 图。上文中提 到，红外探测器获取 的值 为准确 的 ２Ｏ１５（Ｏ２）．
温度 ，通过热 电偶和红外型。通过这个模型可 以获取一组函数 ，通过函数分析 作者简介：万利 （１９８６－），女，河北省遵化市，工程 师，本科 ， 减小被校准温度的误差 ，最终实现对热电偶 的动态补偿 。 研究方向：热 电偶的检定校 准或者测厚仪 的在线校 准。
针对车辆外观 以及整车装备进行性能检测，针对车身
术，比如视频车辆检测技术 。可 以通过应用视频检测算法 ， 两侧高低差距进行有效的性 能检测 ，在 使得停车地面 相对
提升车辆检测效率和精度 。但在当前的视频车辆检测 技术 水平 的基础上 ，使用专业直尺 以及专业化 的标杆 ，对 车身
应用中，还存在一系列 问题 。因此 ，视频车辆检测技术还 前方 、后方 以及 中部进行性 能检测 ，挑选 出相差数值最大
动态补偿的 问题 。而热 电偶的动态校准又分为三个部分 ， ２０１７（０４）．
它主要 由被校准温度传感器的静态校准和红外探测器 、被 【４】吴志宏 ，郝 玉兰 ．热电偶温检 系统 中几种异 常现 象的处理方 校准温度传感器的动态校准和红外探测器 以及瞬态下表面 法 【Ｊ】．仪 表技术与传感器，２０１５（０７）．
需继续发展 。
的一组 ，对应 的高度 差就是最终 的性能检测结果 。
２视频车辆检测技术要点分析
针对车辆排放情况进行有效检测 ，不仅会受仪器 自身
针对车辆综合性 能检测来说，检测 内容不仅有车辆外 以及信息采集影响，实际人工操作 问题也 比较 多。因此，
观和相关设备性能 ，还有车辆经济性能 以及安全性能等， 针对检测者来说，必须加强车速表情况检测 ，严格按照相
其属于一种技术情况检测过程 。即使应用现代化智能设备 关标准化要求进行操作 ，且在实 际的车速表检测过程 中，
以及技术，在实 际车辆性能检测过程 中，仍旧会存在一系 必须运用一系列智能化软件 ，降低检测数据误差 。
５热 电偶 的动态校准
７鳍 语
本文对于热 电偶 的动态校准主要是采 用大功率 的半导
由于热 电偶的优 点，使其在温度测量中被广泛运用 。
体激光器作为研究对 象，利用的是大功率 的半导体激光器 对于其存在 的缺点，在实 际的测量温度过程 中，一定要通
通过发 出动态的激励信号 ，将单脉冲 的激光光束经过聚焦 过系统的校准 ，对于细节一定要把握准确 。通 过了解热 电
后 ，然后再经过校准屏蔽箱的输入 窗 口，被校准的热 电偶 偶 的原理 ，选择在测量温度时合适 的热 电偶 。结合实 际情
位置上 ，红外探测器此 时就会经过数据采集卡输 出曲线情 避免质量 故障的发生 。
况。此 时，热 电偶与红外探测器 同时测温 ，红外探测器 的
时间常数一般低 于 １０ １．ｔ Ｓ，热电偶 的频率响应低 于红外想 【参考文献 】
探测器，所 以通常情况下选择后者的值作为标准值，来校 【１】李文涛 ，徐剑 维 ．基 于 ＦＰＯＡ的热 电偶温度巡检钗设计 ［Ｊ】．
１引言
列影响因素。经过专业人员不断努力，已经研制出了系统
随着人们生活质量的逐渐提升 ，人们对客观物质 的追 化 的汽车检测设备 ，从根本上促进了汽 车检测技术的快速
求逐渐增 多，交通道路上 的机动车越来越多 ，提升了交通 发展 。
管制难度 。在这样的情况下 ，必须合理运用现代化 智能技
１３８
信 息记 录 材 料 ２ ０１ ８年 ４月 第 １ ９卷 第 ４期
针对车辆前 照灯光进行有效检测 ，其受外界客观 因素 关系矩阵 。
的影响 比较大，要想有效消除该影 响，必须避免强光照射，
如今 ，相关人员创新 出一种多 目视觉基础上的视频车
使得灯光光 电和仪轨道相垂直。
辆检测系统 ，可 以加强对 目标的多角度拍摄，就如“眼睛”，
匾 困 堡． 己 材料 ２ ０１ ８ＡＦ４）￣第１ ９卷第４期
视频 车辆检测技术探讨
张 宗 强
（石 家 庄 域 联视 控 控 制 技 术 有 限公 司 河北 石 家庄 ｏ５ ０ ０ ｏ ｏ）
【摘要 】随着我 国社会经济的不断发展 ，人们 生活水平不断提升 ，视 频监控技 术应用 范围越来越 广泛。大量 实践研
３视频车辆检测技术在 工程 中的实践应用研究
并能实现拍摄信息整理和融合，加强研 究计算。运用该方
３．１实际应用环境
法检测出来 的数据比较准确 ，但要特别注意相关实时性 问
准热 电偶 的值 ，并根据动态存在的误差进行动态补偿 。
传感 器世界，２０１７（０７）．
６动 态 补 偿
【２】马丽，桑红生，孟祥彬 ．转炉干法除尘热电偶数学模 型的研
为了解 决热 电偶存在温度不准确的情 况，所 以采用对 究与应用 ［Ｊ】．莱钢科技 ，２０１６（０３）．
热 电偶 的动态校 准来纠正温度，在校准时，一定要考虑到 【３】王魁汉 ．真 空炉专用热电偶 （下 ）［Ｊ］．机 械工人 （热加工 ），