车流量检测代码

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高速公路车流量统计方法

高速公路车流量统计方法全球越来越多的车辆上路造成了道路拥堵的问题，车流量统计已成为城市规划和交通运输管理中至关重要的一部分。

高速公路上车辆流量分布不均，大幅度的车流量变化使得车流量统计更加复杂和关键。

随着车辆数量的增加，为了更好地管理和规划公路，高速公路车流量统计方法已变得越来越重要。

一、传统车流量监测方法传统的车流量监测方法使用传感器、闸机、摄像机和地磁装置等设备进行车流量数据的收集和分析。

这些设备可以安装在高速公路的入口、出口或特定位置。

传感器和闸机等设备可以统计进出高速公路的车辆数量和时间，并通过这些数据计算出经过路段的平均车速和通行能力。

这些设备被广泛使用，但是需要大量的人力和物力维护和管理。

同时，这些设备不能提供实时数据，其监测范围有限制，不适用于大规模车流量统计。

此外，这些设备受天气影响，如大雨或大雾严重影响数据的可靠性。

二、新兴高科技车流量监测方法为了解决传统车流量监测方法的不足和缺点，新兴高科技车流量监测方法开始被使用，比如车辆识别技术和无线传感器网络。

车辆识别技术是通过图像处理技术来识别和跟踪车辆。

这种技术可以使用摄像机和计算机视觉来捕捉车辆的图像和数据，然后利用计算机算法对车辆进行分析和决策。

车辆识别技术可以在高速公路中心的特定位置进行车辆统计，并提供实时数据。

无线传感器网络是一种代替传统车流量监测方法的新技术。

这种技术使用安装在高速公路中的多个无线传感器，通过收集和处理车辆密度、车速、车型等多个数据来实时监测车流量。

这种技术不仅可以减少设备的维护和管理，而且可靠性更强。

在恶劣天气下，这种技术也可以保持良好的运作。

此外，这种技术可以远程监测和控制车流量，减少交通拥堵和降低交通事故发生的风险。

三、新兴高科技车流量监测方法的发展前景新兴高科技车流量监测方法的发展前景十分广阔。

随着智慧城市概念的出现和ICT技术的广泛使用，车流量监测和控制将成为城市规划和交通运输管理的重要组成部分。

车流量检测系统设计

车流量检测系统设计随着我国经济的快速发展交通安全的有效保障显得尤其重要，并且对交通管理的要求越来越高。

与此同时各种各样的道路监控设备也应运而生。

雷达监控系统视频监控系统地表传感系统激光检测系统等相继应用。

由此计算机科学与现代通信等高新技术运用于交通监控管理与车辆控制以保障交通顺畅及行车安全。

而实时获取交通车流量的车辆检测技术是是进行交通管理必不可少的一个步骤。

随着我国城市车辆使用的增多道路状况同时也变得复杂如何对道路车流量进行实时监控对统计、预测道路交通状况十分重要并且同时这也是对道路车辆运行情况高效调度的一项十分的重要参考依据。

而且当前对道路监测多使用视频方法有事还可能采用人工计数方法此方法对每条公路在某个时间段车辆行驶情况不容易做到长时间、高效的统计。

因此我们需要进行一种低成本、高准确率的智能识别装系统的设计由此促进对高速路口交通情况的检测水准。

本文设计了一种基于AT89C51单片机的车速检测系统。

其主要原理是将红外传感器测得的电平信号传递到单片机中通过单片机判断处理、计数等功能实现车流量的检测。

本系统传感电路采用的的是红外传感矩阵利用单片机实时对传感器的输出数据进行连续读取通过特定的算法处理数据然后送显示或者发出报警信号。

本系统致力于为路口车流量的监控服务从而形成对路口行车的科学管理减少交通事故的发生。

1、工作原理及总体方案选择1.1车流量监测系统的工作原理红外线矩阵法是一种利用红外传感器组成的红外线矩阵检测设备检测道路上机动车流量和车速的方法。

它是利用红外线发射和接收方向较强的特点在车辆经过的路面上安装密度适当的几排红外线发射接收电路由此组成红外线矩阵红外线检测矩阵由两排嵌入路面内的接收器和安装在其上方几米处的发射器组成两排接收器之间的距离为0.5到2米每排接收器由若干间隔0.2到0.9米的接收管和接收电路组成。

接收管在没有遮挡的情况下可以接收发射器发出的信号接收电路中产生低电平接收管在受到遮蔽的状况下下收不到发射器发出的信号接收电路中出现高电平信号。

智慧城市交通系列之车流量检测（一）

智慧城市交通系列之车流量检测（⼀）序⾔车流量在⽬前的交通系统中应该是⾮常普遍的，可以⽤于统计某条⼲道的车辆经过总数，与⼈流检测实现原理⼏乎是⼀样的，都是基于⽬标检测和跟踪进⾏，本例的实现是基于yolov5+deepsort，使⽤yolov5对车辆进⾏检测，再⽤deepsort对其跟踪，⽽后设计⼀系列的规则撞线进⾏两个⽅向的车流数量统计。

⽹上实现的⽅式有很多种，效果⼤同⼩异，可以择优选择学习。

⼀、实现原理基于之前的yolo+deepsort上，将person类别改为车辆类别，因为coco数据集中，车辆类别有⼏种【car，bus，truck】，所以都要保存下来。

⾸先来看⼀下yolov5+deepsort的车辆跟踪初始效果，看着密密⿇⿇的框和id，思考⼀下该如何去设计这些规则进⾏统计。

⾸先观察图中，需要构建⼀个区域对经过的车辆进⾏统计，因为有两个⽅向，所以这⾥构建了黄、蓝两个区域，因为考虑到路⾯并不是规则矩形，所以构建的是多边形区域。

mask掩码代码如下：def draw_mask(height,width):# 根据视频尺⼨，填充⼀个polygon，供撞线计算使⽤mask_image_temp = np.zeros((height, width), dtype=np.uint8)# 初始化2个撞线polygon 蓝⾊list_pts_blue =[[277,305],[926,308],[983,344],[220,335]]# 蓝⾊多边形坐标，可根据⾃⼰的场景修改ndarray_pts_blue = np.array(list_pts_blue, np.int32)polygon_blue_value_1 = cv2.fillPoly(mask_image_temp,[ndarray_pts_blue], color=1)# 构建多边形polygon_blue_value_1 = polygon_blue_value_1[:,:, np.newaxis]# 填充第⼆个polygon 黄⾊mask_image_temp = np.zeros((height, width), dtype=np.uint8)list_pts_yellow =[[220,335],[983,344],[1030,370],[170,356]]# 黄⾊多边形坐标，可根据⾃⼰的场景修改ndarray_pts_yellow = np.array(list_pts_yellow, np.int32)polygon_yellow_value_2 = cv2.fillPoly(mask_image_temp,[ndarray_pts_yellow], color=2)# 构建多边形polygon_yellow_value_2 = polygon_yellow_value_2[:,:, np.newaxis]# 撞线检测⽤mask，包含2个polygon，（值范围 0、1、2），供撞线计算使⽤polygon_mask_blue_and_yellow = polygon_blue_value_1 + polygon_yellow_value_2# 缩⼩尺⼨，1920x1080->960x540polygon_mask_blue_and_yellow = cv2.resize(polygon_mask_blue_and_yellow,(width, height))# 蓝⾊盘 b,g,rblue_color_plate =[255,0,0]# 蓝 polygon图⽚blue_image = np.array(polygon_blue_value_1 * blue_color_plate, np.uint8)# 黄⾊盘yellow_color_plate =[0,255,255]# 黄 polygon图⽚yellow_image = np.array(polygon_yellow_value_2 * yellow_color_plate, np.uint8)# 彩⾊图⽚（值范围 0-255）color_polygons_image = blue_image + yellow_image# 缩⼩尺⼨，1920x1080->960x540color_polygons_image = cv2.resize(color_polygons_image,(width, height))return polygon_mask_blue_and_yellow,color_polygons_image最后掩码图如下，后⾯我们会告诉这个掩码怎么使⽤。

几种主流的交通流量检测方案的比较

几种主流的交通流量检测方案的比较目前市场上主要的交通流量检测手段有：环形线圈、微波检测、视频检测，无线地磁检测等其他检测器，下面我们逐个来分析其优缺点。

1、基于线圈技术原理：以金属环形线圈埋设于路面下，利用车辆经过线圈区域时因车身铁材料所造成的电感量的变化来探测车辆的存在。

该探测技术可测车速，车流量，占有率等基本交通信息参数，但是不能多车道同时探测。

安装：埋设式。

在路面开一条深槽，将探测线圈埋入其中，信息处理部分安装于路边的控制箱。

优点：首次投资较少、准确度高、不受气候和光照等外界条件影响。

缺点：安装与维修因为需要中断交通、破坏路面而变得很复杂，加上车辆重压等因素导致寿命不长，因而维护成本很高。

另外特殊路段如桥梁、隧道等难以安装。

技术：最简单也最成熟应用成本：首次投资相对较少，维护成本极高。

应用范围：可应用于除不能破坏路面情况外的所有地方。

与其他系统的兼容性：与交通信号灯控制系统兼容性很好，但是与基于其它技术的交通信息采集系统的兼容性较差。

目前常规的线圈交通信息检测系统信息传输采用的是轮循，而基于其它技术的系统主要采用的是主动上报的方式。

2、基于视频技术原理：使用计算机视频技术检测交通信息，通过视频摄象头和计算机模仿人眼的功能，在视频范围内划定虚拟线圈，车辆进入检测区域使背景灰度发生变化，从而感知车辆的存在，并以此检测车辆的流量和速度。

该探测技术可测车速，车流量，占有率等基本交通信息参数，但是难以实现很多车道同时探测。

安装：正向安装于龙门架或者L型横梁上。

优点：在气候和光照等外界条件理想的情况下准确度高。

缺点：极易受气候和光照等外界条件等影响，因为需要正向安装于龙门架或者L型横梁上而使得安装与维修变得很复杂。

技术：不成熟，主要问题是要克服外界条件的影响。

应用成本：首次投资相对线圈要高，但是维护成本很低。

应用范围：可应用于能架设龙门架或者L型横梁的所有地方。

与其他系统的兼容性：好。

3、基于微波雷达技术基于微波雷达技术的交通信息采集系统可分为侧向安装与正向安装2种。

基于红外传感检测车流量毕业设计(论文)[管理资料]

基于红外传感检测车流量XX大学电子信息工程（视讯工程）063XXX指导教师：XXXXXX学院职称：工程师Based on the infrared sensor to detecttraffic flowXXXElectronics and information engineering（Video engineering）063XXXMentor：XXXXXX CollegeEngineer目录摘要： (4)关键词： (5)Abstract： (5)Key Words: (6)前言： (6)一、设计方案 (7)红外传感器工作原理： (7)热释电红外传感器的原理特性： (8) (9) (10)红外探测电路 (10)信号放大电路 (11)电压比较电路 (12)延时电路 (13)二、设计方案论证 (13)三、元器件及设备选型 (15)红外传感信号处理器 (15) (15) (15) (18) (19) (19) (20) (21) (21)4. 运算放大器LM358 (21) (21)四、结构设计、安装布置设计 (23)五、样机测试、方案效验 (25) (25)2. 45-65摄氏度热源感应测试 (25) (25)六、经济、技术等指标的对比分析 (26)红外感应模块DYP-ME003： (26)红外测温仪： (26)七、使用说明书 (28)结论： (29)总结和体会： (29)谢辞： (30)参考文献： (31)附录： (32)摘要：随着现代城市的发展，车辆增多，交通问题越来越重要。

在道路交通管理过程中，车流量是决定控制策略的关键因素之一。

车辆在通过十字路口时，因信号灯转换时间固定，无法根据车辆多少而改变交通信号，从而造成交通资源浪费，汽车排放的尾气更对环境造成污染。

此次设计是利用红外传感器（基于热效应的热探测器）探测车辆温度,利用热释电红外传感器，设计了车流量自动计数检测系统。

该红外检测系统采用红外传感器作为探头来检测外界是否有车辆通过，红外传感器输出的微弱电信号经运算放大器放大以及比较器电路滤除干扰后，从而完成对车流量的检测。

超限(载)运输车辆自动检测图像拍摄及布控处罚系统产品介绍 (1)

超限（载）运输车辆自动检测图像拍摄及布控处罚系统产品介绍一、系统概述超限（载）运输车辆自动检测图像拍摄及布控处罚系统是安装在公路任意断面上，使用数字检测技术和摄像技术结合现代智能化信息处理技术对公路运行车辆进行超限检测，检测内容包括车辆的长度、总重量、轴数、轴距、单轴载质量、双联轴载质量、三联轴载质量等参数，然后根据这些参数参照（GB1589-2004）《道路车辆外廓尺寸、轴荷及质量限制》来判别车辆是否超限。

该系统将对所有通行的车辆进行检测和自动抓拍，然后通过检测到的车辆重量信息进行判断是否超载，将超载的车辆图片通过有线或无线传输到公路管理中心以及交警处罚中心，从而可以对超限车辆进行相应地处理和处罚。

二、主要系统构成高速自动称重子系统自动抓拍子系统传输子系统中心数据处理子系统自动布控报警子系统交警中心处罚预处理子系统三、主要技术参数1）整车称重精度：＞90%2）流量检测精度：＞98%3）速度误差：＜1.5%4）轴距误差：＜2%5）车牌抓拍率：＞99%6）车牌识别率：＞90%7）触发车牌摄像机抓拍相应时间≤0.02秒8）供电方式：AC220V±10%，50Hz±3Hz9）系统接地：防雷接地电阻≤4Ω；保护接地电阻≤4Ω10）每辆车可采集22个数据单轴重，轴数，轴组重，总车量，等效单轴负载，轴间距，总轴距，车长，车悬长，车速，车间距时间，站点代码，车流量，车间距，行驶方向，跨道行驶车辆车道代码，车辆分类，违规代码，路面温度，正确性代码，时间和日期。

11）具有车辆超载报警，超速报警，跨道行驶报警功能。

12）系统集成地感线圈车检器。

13）多种输出端口：笔记本连接串口，继电器端口，车牌照识别系统串口。

14）电磁干扰防护等级。

IEC801 ||15）符合ASTME1318 |||类标准。

16）过载能力：路面承载力。

17）工作温度：-45℃-80℃。

18）最大称重：＞30吨/轴。

19）工作电压：85-250AC20）湿度：0-95%RH（无结露）。

opencv检测车流量原理

opencv检测车流量原理Opencv是一种广泛应用于计算机视觉领域的开源库，它提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。

在交通领域，利用Opencv进行车流量检测已经成为一种常见的方法。

本文将介绍Opencv检测车流量的原理和实现方法。

Opencv可以通过视频流或者图像序列来获取交通场景的图像数据。

在车流量检测中，一般使用视频流作为输入源。

Opencv提供了读取视频流的接口，可以方便地获取每一帧图像。

接下来，Opencv利用图像处理算法对每一帧图像进行预处理。

预处理的目的是提取出图像中的车辆信息，为后续的车流量统计做准备。

常见的预处理方法包括图像滤波、边缘检测和图像分割等。

在车流量检测中，常用的方法是基于背景建模的车辆检测算法。

背景建模是指通过对一段时间内的图像进行统计分析，得到场景的背景模型。

Opencv提供了多种背景建模算法，如高斯混合模型（GMM）和自适应背景模型等。

这些算法可以根据场景的特点进行选择和调整，以提高车辆检测的准确性和鲁棒性。

在得到背景模型后，Opencv通过对当前帧图像与背景模型进行比较，可以得到前景图像，即包含车辆信息的图像。

接着，Opencv 利用形态学操作和连通区域分析等技术，可以对前景图像进行进一步处理，去除噪声和不相关的物体，得到车辆的准确位置和轮廓信息。

Opencv通过对车辆位置和轮廓信息的分析，可以实现车流量的统计。

一种常见的方法是基于车辆的运动轨迹进行统计。

Opencv可以通过跟踪车辆的位置和轮廓信息，计算车辆的运动速度和方向，从而实现车流量的实时统计和预测。

总结起来，Opencv检测车流量的原理是通过获取交通场景的图像数据，利用图像处理和计算机视觉算法提取车辆信息，然后通过分析车辆的位置和轮廓信息实现车流量的统计。

Opencv作为一种强大的计算机视觉库，为车流量检测提供了丰富的工具和算法，可以在交通管理、智能交通等领域发挥重要作用。

公交od矩阵推算的代码详解

公交od矩阵推算的代码详解在公共交通领域中，OD矩阵推算是一项重要的研究任务。

OD矩阵即Origin-Destination Matrix（起点-目的地矩阵），是表示不同起点和目的地之间交通流量的一种方式。

推算OD矩阵可以帮助交通规划者、决策者等了解城市交通出行的模式和规律，从而制定出更合理的交通政策和规划。

推算OD矩阵的过程中，代码的编写起到了至关重要的作用。

下面将详细介绍公交OD矩阵推算的代码实现。

1. 数据预处理在实际应用中，我们首先需要准备好相关的公交数据，包括起点、终点、乘车人数等信息。

这些数据可以通过GPS定位、刷卡记录等方式获得。

在编写代码之前，我们需要对这些数据进行预处理，确保数据的准确性和完整性。

2. 矩阵初始化在编写代码之前，需要确定OD矩阵的大小，即起点和终点的数量。

根据实际情况，可以选择使用二维数组或者稀疏矩阵等数据结构来表示OD矩阵。

在代码中，我们需要初始化一个与OD矩阵大小相对应的矩阵，并将所有元素初始化为0。

3. 数据填充接下来，我们需要将预处理得到的公交数据填充到OD矩阵中。

根据起点和终点的信息，将乘车人数累加到相应的矩阵元素中。

这里可以利用循环遍历每个行程数据，并更新对应的矩阵元素。

4. 数据分析与可视化一旦OD矩阵完成填充，我们可以进行各种数据分析和可视化操作。

通过对OD矩阵的分析，可以发现城市交通出行的主要特征和规律，如热门起点和目的地、高峰时段等。

同时，可以借助数据可视化工具，将OD矩阵的结果以图表或地图等形式展示出来，直观地呈现交通流量的分布情况。

综上所述，公交OD矩阵推算的代码实现涉及数据预处理、矩阵初始化、数据填充和数据分析等环节。

通过编写相应的代码，可以从公交数据中推算出OD矩阵，并通过数据分析和可视化，为城市交通规划和决策提供有力支持。

基于物联网的车流量监测与信号优化系统设计与实现

基于物联网的车流量监测与信号优化系统设计与实现概述随着城市化进程的推进，车辆的数量不断增加，城市交通拥堵问题日益突出。

在这种情况下，通过物联网技术实现车流量监测与信号优化系统成为解决交通拥堵问题的重要手段。

本文将详细介绍基于物联网的车流量监测与信号优化系统的设计与实现方法，并分析其在交通管理中的重要作用。

一、系统设计1. 车流量监测模块设计基于物联网的车流量监测模块主要通过安装在交通路口或道路上的传感器实现。

这些传感器可以是车辆识别设备（如摄像头或雷达等），也可以是地磁传感器。

通过这些传感器收集车辆通行的数据，并实时上传至云端服务器。

2. 数据分析与处理模块设计数据分析与处理模块对车流量数据进行实时分析，包括车辆数量、流速、车道占用率等指标的统计和计算。

同时，可以通过机器学习算法对交通流量进行预测，为信号优化提供依据。

3. 信号优化模块设计基于车流量数据和预测结果，信号优化模块可以通过调整交通信号灯的参数来实现交通流量的优化。

通过智能化的算法和优化策略，可以在车辆通行的过程中，根据实时的交通流量情况合理分配绿灯时间，以提高道路通行效率和减少交通拥堵。

4. 可视化界面设计为了方便管理人员实时了解交通状况并做出决策，系统还需要设计一个直观、简洁、易用的可视化界面。

通过可视化界面，管理人员可以实时监测交通状态、查看历史数据、调整信号灯参数等。

二、系统实现1. 传感器的安装和配置首先，需要选择合适的传感器，并根据交通路口的布局进行安装。

安装后需要对传感器进行配置和校准，以确保数据采集的准确性和稳定性。

2. 云端服务器搭建车流量数据需要通过物联网上传至云端服务器进行处理和存储。

在搭建云端服务器时，需要选用可靠的云平台，并设计相应的数据接收与处理程序。

3. 数据分析与处理算法实现根据采集到的车流量数据，实现数据分析与处理算法，包括对指标的统计和计算，以及交通流量的预测。

可以使用机器学习算法来训练模型，以提高预测的准确性。

道路交通管理信息代码

道路交通管理信息代码1. 简介道路交通管理信息代码是指用来标识道路交通管理相关信息的一组代码。

它通过独特的数字或字符组合，对道路交通管理中的各种情况、事故、设备等进行分类和标识，以便管理人员、执法人员和公众能够快速准确地了解和处理相关信息。

本文将介绍道路交通管理信息代码的分类以及其应用。

2. 分类道路交通管理信息代码按照不同的分类标准可以分为以下几类：2.1 事故代码事故代码用于标识道路交通事故的不同类型和严重程度。

常见的事故代码包括：•A01：轻微事故，无人员伤亡，无交通阻塞。

•A02：一般事故，轻微人员伤亡，短时交通阻塞。

•A03：重大事故，有人员伤亡，长时交通阻塞。

2.2 设备代码设备代码用于标识道路交通管理中使用的各种设备，包括指示灯、标志牌等。

常见的设备代码包括：•E01：红绿灯。

•E02：交通标志牌。

•E03：交通监控摄像头。

2.3 违法行为代码违法行为代码用于标识道路交通管理中的各种违法行为。

常见的违法行为代码包括：•V01：超速驾驶。

•V02：闯红灯。

•V03：酒后驾驶。

3. 应用道路交通管理信息代码广泛应用于道路交通管理系统、执法记录仪、交通违法处理系统等相关领域。

通过使用代码进行标识和分类，可以提高相关信息的管理效率和处理速度，减少人工干预的错误和主观性。

3.1 道路交通管理系统道路交通管理系统通过使用信息代码，能够对道路交通事故和违法行为进行分类和整理，便于制定相应的管理策略和措施，并能够统计和分析相关数据，为交通管理部门的决策提供依据。

3.2 执法记录仪执法记录仪可以记录交通违法行为的过程，通过使用信息代码，可以方便执法人员对不同的违法行为进行标识和分类，以便后续的处理和决策。

3.3 交通违法处理系统交通违法处理系统通过使用信息代码，能够快速准确地对不同的违法行为进行分类和处理，提高违法行为的查处效率，减少不必要的人工干预和纠错的可能性。

4. 总结道路交通管理信息代码是道路交通管理中不可或缺的一部分，通过使用代码进行分类和标识，可以提高信息的管理和处理效率，减少人为因素的干预。

车流量检测系统

车流量检测系统Vehicle Flow Detection system车流量检测系统拓扑图天途智慧交通流量检测系统，是一种利用图像处理与识别技术并通过视频信号检测道路交通流量的道路图像智能系统。

该系统首先利用摄像头获取视频信号，再由图像处理设备将视频信号转换成数字图像，最后由计算机对数字图像进行处理，识别车辆。

当车辆通过"虚拟线圈"时统计车流量及相关车辆信息，并将数据传输到控制中心（也可存储在硬盘上）。

该系统具有小型化、智能化、效率高及准确率高等特点，在车流量检测中具有人工计数和其他方法计数难以比拟的优点。

主要适用于各等级公路、城市道路的关键路段、交叉路口、进出路口等场所。

TATU Intelligent Traffic flow detection system is a road image intelligent system, use image processing and recognition technologies and the video signal detect the traffic flow.The system uses camera to receive signal, then use image process equipment transforms video signal to digital image, and finally use computer processes digital image to recognize vehicles. When the vehicle passes “virtual coil”, the system will record traffic flow and relevant vehicle information and send the data to control center or stock in hard disk.The system has a compact, intelligent, high-efficiency and high accuracy characteristics, has the advantage of beyond manual and other methods counting in traffic detection. Mainly applied to every grade highways, urban roads critical sections, intersections, junctions and other places.系统控制软件System control software。

单片机控制交通灯程序代码

单片机控制交通灯程序代码第一篇：单片机控制交通灯程序代码毕业设计程序源代码ORG 0000H;主程序的入口地址LJMP MAIN;跳转到主程序的开始处ORG 0003H;外部中断0的中断程序入口地址ORG 000BH;定时器0的中断程序入口地址LJMP T0_INT;跳转到中断服务程序处ORG 0013H;外部中断1的中断程序入口地址MAIN : MOV SP,#50HMOV IE,#8EH;CPU开中断，允许T0中断，T1中断和外部中断1中断MOV TMOD,#51H;设置T1为计数方式,T0为定时方式，且都工作于模式1 MOV TH1,#00H;T1计数器清零MOV TL1,#00HSETB TR1;启动T1计时器SETB EX1;允许INT1中断SETB IT1;选择边沿触发方式MOV DPTR ,#0003HMOV A, #80H;给8255赋初值，8255工作于方式0MOVX @DPTR, A AGAIN: JB P3.1,N0;判断是否要设定东西方向红绿灯时间的初值，若P3.1为1 则跳转MOV A,P1JB P1.7,RED;判断P1.7是否为1，若为1则设定红灯时间，否则设定绿灯时间MOV R0,#00H;R0清零MOV R0,A;存入东西方向绿灯初始时间MOV R3,ALCALL DISP1LCALL DELAYAJMP AGAIN RED:MOV A,P1ANL A,#7FH;P1.7置0MOV R7,#00H;R7清零MOV R7,A;存入东西方向红灯初始时间MOV R3,ALCALL DISP1LCALL DELAYAJMP AGAIN毕业设计;------------N0:SETB TR0;启动T0计时器MOV 76H,R7;红灯时间存入76H N00:MOV A,76H;东西方向禁止，南北方向通行MOV R3,AMOV DPTR,#0000H;置8255A口，东西方向红灯亮，南北方向绿灯亮MOV A,#0DDHMOVX @DPTR, A N01:JB P2.0,B0 N02:SETB P3.0CJNE R3,#00H,N01;比较R3中的值是否为0，不为0转到当前指令处执行;------黄灯闪烁5秒程序------N1:SETB P3.0MOV R3,#05HMOV DPTR,#0000H;置8255A口，东西，南北方向黄灯亮MOV A,#0D4HMOVX @DPTR,A N11:MOV R4,#00H N12:CJNE R4,#7DH,$;黄灯持续亮0.5秒N13:MOV DPTR,#0000H;置8255A口，南北方向黄灯灭MOV A,#0DDHMOVX @DPTR,A N14:MOV R4,#00HCJNE R4,#7DH,$;黄灯持续灭0.5秒CJNE R3,#00H,N1;闪烁时间达5秒则退出;-----------------------------N2:MOV R7,#00HMOV A,R0;东西通行，南北禁止MOV R3,AMOV DPTR,#0000H;置8255A口，东西方向绿灯亮，南北方向红灯亮MOV A,#0EBHMOVX @DPTR,A N21:JB P2.0,T03N22:CJNE R3,#00H,N21;------黄灯闪烁5秒程序------N3:MOV R3,#05HMOV DPTR,#0000H;置8255A口，东西，南北方向黄灯亮毕业设计MOV A,#0E2HMOVX @DPTR,A N31:MOV R4,#00HCJNE R4,#7DH,$;黄灯持续亮0.5秒N32:MOV DPTR,#0000H;置8255A口，南北方向黄灯灭MOV A,#0EBHMOVX @DPTR,A N33:MOV R4,#00HCJNE R4,#7DH,$;黄灯持续灭0.5秒CJNE R3,#00H,N3;闪烁时间达5秒则退出SJMP N00;------闯红灯报警程序------B0:MOV R2,#03H;报警持续时间3秒 B01:MOV A,R3JZ N1;若倒计时完毕，不再报警CLR P3.0;报警CJNE R2,#00H,B01;判断3秒是否结束SJMP N02;------1秒延时子程序-------N7:RETI T0_INT:MOV TL0,#9AH;给定时器T0送定时10ms的初值MOV TH0,#0F1HINC R4INC R5CJNE R5,#0FAH,T01;判断延时是否够一秒，不够则调用显示子程序MOV R5,#00H;R5清零DEC R3;倒计时初值减一DEC R2;报警初值减一 T01:ACALL DISP;调用显示子程序RETI;中断返回;------显示子程序------DISP: JNB P2.4,T02 DISP1:MOV B,#0AHMOV A,R3;R3中值二转十显示转换DIV ABMOV 79H,AMOV 7AH,B DIS:MOV A,79H;显示十位毕业设计MOV DPTR,#TABMOVC A,@A+DPTRMOV DPTR,#0002HMOVX @DPTR,AMOV DPTR,#0001HMOV A,#0F7HMOVX @DPTR,ALCALL DELAY DS2:MOV A,7AH;显示个位MOV DPTR,#TABMOVC A,@A+DPTRMOV DPTR,#0002HMOVX @DPTR,AMOV DPTR,#0001HMOV A,#0FBHMOVX @DPTR,ARET;------东西方向车流量检测程序------T03: MOV A,R3SUBB A,#00H;若绿灯倒计时完毕，不再检测车流量JZN3JB P2.0,T03INC R7CJNE R7,#64H,E1MOV R7,#00H;中断到100次则清零 E1:SJMP N22;------东西方向车流量显示程序------T02: MOV B,#0AH MOVA,R7;R7中值二转十显示转换DIV ABMOV 79H,AMOV 7AH,B DIS3: MOV A,79H;显示十位MOV DPTR,#TABMOVC A,@A+DPTRMOV DPTR,#0002HMOVX @DPTR,AMOV DPTR,#0001H毕业设计MOV A,#0F7HMOVX @DPTR,ALCALL DELAY DS4:MOV A,7AH;显示个位MOV DPTR,#TABMOVC A,@A+DPTRMOV DPTR,#0002HMOVX @DPTR,AMOV DPTR,#0001HMOV A,#0FBHMOVX @DPTR,ALJMP N7;------延时4MS子程序----------DELAY: MOV R1,#0AH LOOP: MOV R6,#64HNOP LOOP1: DJNZ R6,LOOP1DJNZ R1,LOOPRET;------字符表------TAB:DB 3FH,06H,5BH,4FH,66H,6DH,7DH,07H,7FH,6FHEND第二篇：单片机实现交通灯控制智能交通灯设计与实现基于单片机的智能交通灯控制系统的设计与实现，系统能够根据十字路口双车道车流量的情况控制交通讯号灯按特定的规律变化。

智能交通系统中的车流量检测技术教程与应用指南

智能交通系统中的车流量检测技术教程与应用指南近年来，随着城市化进程的加快以及交通需求的不断增加，智能交通系统逐渐成为现代城市交通管理的重要组成部分。

车流量作为评估交通流畅度的重要指标之一，在智能交通系统中的准确测量和监测显得尤为重要。

本文将介绍智能交通系统中的车流量检测技术教程以及应用指南，包括车流量检测技术的原理、常见的车流量检测方法以及其在智能交通系统中的应用。

一、车流量检测技术的原理车流量检测技术是通过使用各种传感器或设备来实时测量过往车辆的数量和速度，以评估道路交通状况，并为交通管理者提供决策支持。

常见的车流量检测技术包括视频检测、微波雷达检测、电感线圈检测和红外线检测等。

1. 视频检测技术视频检测技术是利用摄像头实时捕捉道路上的图像，并通过计算机图像处理算法来识别和计算车辆数量和速度。

该技术具有成本低、灵活性高、可覆盖范围广等优势，但对光照和天气条件较为敏感，容易受到影响。

2. 微波雷达检测技术微波雷达检测技术利用雷达波束检测车辆，并测量雷达波与车辆之间的反射时间和频率变化，从而判断车辆数量和速度。

该技术具有不受光照和天气影响的优势，但需要比较昂贵的设备和专业技术支持。

3. 电感线圈检测技术电感线圈检测技术是在路面上埋设电感线圈，并通过检测车辆经过时对电感线圈的感应来计算车辆数量和速度。

该技术具有响应速度快、稳定可靠的优点，但需要对道路进行改造和维护，且无法适用于大范围的车流量检测。

4. 红外线检测技术红外线检测技术是通过在道路上设置红外线感应器，当车辆经过时感应器会被触发并记录车辆数量。

该技术具有简单易实现、成本低廉的特点，但对于复杂的交通流量检测场景可能存在一定的局限性。

二、常见的车流量检测方法1. 点检测点检测是指在交通流动的某一点上进行车流量检测，通过设置传感器在特定位置上实时测量经过车辆的数量和速度。

该方法适用于一些小范围或临时的车流量检测需求，但无法提供全面的交通流量信息。

改进YOLOv5s+DeepSORT的监控视频车流量统计

改进YOLOv5s+DeepSORT的监控视频车流量统计改进YOLOv5s+DeepSORT的监控视频车流量统计一、引言随着城市化进程的不断加快，城市中的道路交通问题日益突出，车辆的管理和交通流量的统计成为了一个重要的课题。

监控视频车流量统计是一种常用的非接触式车辆计数方法，可有效地解决传统手动统计的困难和不准确性。

本文通过改进YOLOv5s+DeepSORT算法，将其应用于车流量统计，旨在提高统计准确性和计数效率。

二、YOLOv5s+DeepSORT算法概述YOLOv5s是一种流行的目标检测算法，其通过将目标检测任务转化为一个回归问题，并使用单个卷积神经网络将输入图像直接映射到预测的边界框和类别概率。

DeepSORT是一种多目标跟踪算法，结合卷积神经网络和卡尔曼滤波器，通过对目标检测结果进行跟踪和过滤，实现对连续帧中目标的准确跟踪和识别。

三、改进算法思路1. 数据增强：为了提高算法对不同场景下的鲁棒性，我们采用数据增强的方法来扩充训练数据。

例如，可以对输入图像进行旋转、翻转、缩放等操作，从而获得更多样化的图像，增强算法的泛化能力。

2. 实时性优化：为了提高算法的计数效率，我们可以采用一些优化策略。

例如，可以使用GPU加速算法运行速度，通过并行计算加快算法的处理速度。

此外，还可以通过剪枝和模型量化等方法来减小模型的计算复杂度，提高算法的实时性。

3. 多目标识别和跟踪：在目标检测的基础上，我们可以将该算法扩展为多目标识别和跟踪算法。

通过在跟踪过程中对目标进行关联和过滤，可以获得更准确的车辆轨迹信息，并进行车辆计数和统计。

四、具体实现步骤1. 数据集准备：为了训练和测试算法，我们需要收集一组包含车辆的监控视频序列。

可以选取不同场景和复杂度的视频，以覆盖不同的数据分布情况。

2. 数据预处理：对于每一帧图像，需要使用YOLOv5s进行目标检测，得到车辆的边界框和类别信息。

然后，将这些信息作为输入传递给DeepSORT算法，进行多目标跟踪。

交通调查与分析作业(3)

交通调查与分析课程作业（3）一、基本任务（1小时原始数据，取17点的数据，2个断面）：1、某断面的车流量答：取代码为613126850334501的断面计算车流量：使用excel的筛选功能将所有的断面代码为613126850334501的数据筛选出来，统计总数为2246，则17点通过该断面的车流量为2246辆。

2、两断面之间的OD量答：使用excel的筛选功能将所有的断面代码为613127890034501的数据筛选出来，统计总数为4239，则17点通过该断面的车流量为4239辆。

由1可得通过断面613126850334501的车流量为2246辆，又断面613126850334501为上游，故两断面间的OD量为2246辆。

3、两断面之间的平均行程时间答：由2可知所有通过断面613126850334501的车辆都经过断面613127890034501，故考虑通过计算通过断面613126850334501的所有车辆到达断面613127890034501的总时间除以OD量的方法计算两断面间的平均行程时间。

具体操作如下：使用excel的筛选功能分别按断面和车道进行数据筛选，发现通过断面613126850334501的车辆只在车道1、2上行驶，故筛选查看两断面通过车辆数量差异得到下表：故对断面613127890034501的多余数据进行人工筛选剔除，然后计算剩余通过车辆的时间总和（483:02:18+489:22:23=972:24:41），并减去通过断面613126850334501的时间总和（927:48:54），得到两断面间总行程时间（972:24:41-927:48:54=44:35:47即160547 s），再除以OD量得160547 s/2246辆=71.48 s/辆，则两断面间的平均行程时间为71.48 s/辆。

4、上下游断面累积到达、离开曲线（5min统计一次）答：上下游断面累积到达、离开统计表二、扩展任务（1小时原始数据，取17点的数据）：1、某断面的各车道的车流量答：取代码为613126850334501的断面计算车流量：使用excel的筛选功能将所有的断面代码为613126850334501的数据筛选出来，再使用筛选功能分别将不同车道的数据筛选出来，得到结果如下：2、某断面的车辆属地分类（沪、苏、浙及其他）统计及频数图答：取代码为613126850334501的断面进行统计：使用excel的筛选功能将所有的断面代码为613126850334501的数据筛选出来，再使用筛选功能分别将不同车辆属地的数据筛选出来，得到结果如下:。

交通流量检测系统资料

1.交通流量检测系统1.1.系统概述随着我国智能交通系统概念的日益普及和应用的迅速发展，基础交通信息的采集和交通事故检测作为智能交通系统的重中之重来优先发展。

基础交通信息和交通事故主要包括车流量、车速、车间距、车辆类型、道路占有率、车辆违章信息、交通事故检测、道路气象、视频监视图像等。

交通管理数据是进行合理科学的交通规划、设计、营运、管理与控制的前提和基础。

交通流特征数据的采集是交通管理数据采集的一个十分重要的组成部分。

通过对交通流特征数据的统计分析，将使交通管理者在准确掌握交通现状及其变化规律的条件下，为未来交通需求提供相应的道路工程设施，做出科学的交通管理决策。

随着南海区机动车数量的增加，交通量也在迅速增加，道路交通拥挤愈发突出，如何能够及时地识别城市道路交通状况，防止或降低拥挤程度，整合、分析交通数据以此得到交通参数（速度、占有率、延误）在不同交通状态下的变化规律成为了目前急需解决的问题。

本项目采用的目前城市交通交通流检测系统普遍使用的两种方式—微波车辆检测器和地磁车辆检测器。

1.2.建设内容南海区目前通过（一期）智能交通管理系统的建设，已经在桂城、大沥片区建成了20个路段的微波采集系统点位，具体点位如下图所示。

虽然已经初步完成信息采集系统框架的搭建，但点位覆盖的范围远远不能满足南海智能交通系统对信息采集系统的需求。

本期项目将在南海区新建82个微波采集点和53个地磁采集点。

1.3.系统整体设计本系统主要是利用前端采集设备对检测点的交通参数进行采集，并把数据通过无线网络传回中心，供交通诱导系统使用。

本系统按结构可主要分为前端采集系统、传输系统和中心管理系统。

1.3.1.前端采集本系统的前端采集系统主要包括微波车辆检测器、地磁车辆检测设备、无线传输设备和供电设备等。

前端采集系统是本系统的主要部分，可以通过前端多种采集设备对道路的交通参数进行采集。

1.3.2.传输系统本系统的传输系统主要包括无线传输设备等。

(完整)(整理)车流量检测雷达

2021年12月20日星期一多云文档名称：《(完整)(整理)车流量检测雷达》文档作者：凯帆创作时间：2021.12.2s0车流量检测雷达（本产品已通过国家道路交通安全产品质量监督检验中心公安部交通安全产品质量监督检测中心认证）用户手册佰誉达科技深圳目录一、微波车流量检测雷达概述 (1)1.1用途 (1)1.2描述 (1)1.3技术指标 (2)1.3.1微波指标 (2)1.3.2检测指标 (2)1.3.3通信指标 (3)1.3.4环境与可靠性指标 (3)1.3.5电源指标 (3)1.3.6物理指标 (3)1.4应用领域 (3)1.4.1路口模式（城市交通） (4)1.4.2高速公路（城市交通、高速公路） (4)1.5典型应用 (4)1.5.1路口模式（城市交通） (4)1.5.2路段模式（城市交通、高速公路） (5)二、微波车流量检测雷达的安装 (7)2.1设备组成 (7)2.2设备安装 (7)2.3工程安装 (8)2.4雷达接口 (9)三、微波车流量检测雷达的调试及使用 (9)3.1软件运行环境 (9)3.2软件安装 (9)3.3软件使用说明 (10)3.3.1主界面 (10)3.3.2 设备参数 (10)3.3.3雷达参数 (11)3.3.4 安装参数 (11)3.3.5 连接雷达 (12)3.3.6按钮功能说明 (13)3.3.7 车道计数 (13)3.3.8 车道流量统计直方图 (14)四、微波车流量检测雷达数据传输 (14)4.1雷达数据传输模式 (14)五、微波车流量检测雷达故障排除 (14)附录1 (15)一、微波车流量检测雷达概述1.1用途车流量检测雷达是拥有完全自主知识产权的新型微波车辆检测器，利用雷达线性调频技术原理，对路面发射微波，通过对回波信号进行高速实时的数字化处理分析，检测车流量、速度、车道占有率和车型等交通流基本信息的非接触式交通检测器。

检测器主要应用于高速公路、城市快速路、普通公路交通流量调查站和桥梁的交通参数采集，为交通管理提供准确、可靠、实时的交通情报，为实现交通智能化提供技术支持。

基于视频的车流量统计——matlab代码

基于视频的车流量统计——matlab代码% 创建系统对象，用于读入待处理视频filename = 'viptraffic.avi';hvfr = vision.VideoFileReader(filename, 'ImageColorSpace', 'RGB');% 创建系统对象，用于色彩空间转换hcsc = vision.ColorSpaceConverter('Conversion', 'RGB to intensity');% 创建系统对象，用于用高斯混合模型检测背景hfdet = vision.ForegroundDetector(...'NumTrainingFrames', 5, ... % 取连续五帧进行检测背景'InitialVariance', (30/255)^2); % 初始标准差为30/255% 创建系统对象，用于检测出包含汽车运动的图像块hblob = vision.BlobAnalysis( ...'CentroidOutputPort', false, ...'AreaOutputPort', true, ...'BoundingBoxOutputPort', true, ...'OutputDataType', 'single', ...'MinimumBlobArea', 250, ...'MaximumBlobArea', 3600, ...'MaximumCount', 80);% 创建系统对象，用于对检测出的运动车辆进行框画hshapeins = vision.ShapeInserter( ...'BorderColor', 'Custom', ...'CustomBorderColor', [0 255 0]);% 创建系统对象，用于标注检测到车辆的个数htextins = vision.TextInserter( ...'Text', '%4d', ...'Location', [1 1], ...'Color', [255 255 255], ...'FontSize', 12);% 创建系统对象，用于显示结果sz = get(0,'ScreenSize');pos = [20 sz(4)-300 200 200];hVideoOrig = vision.VideoPlayer('Name', 'Original', 'Position', pos);pos(1) = pos(1)+220; %在右侧建立下一个视窗hVideoFg = vision.VideoPlayer('Name', 'Foreground', 'Position', pos); pos(1) = pos(1)+220;hVideoRes = vision.VideoPlayer('Name', 'Results', 'Position', pos);line_row = 23; % 定义感兴趣区域(ROI)% 以下的程序段为对输入的视频图像进行处理while ~isDone(hvfr)image = step(hvfr); % 读入视频的每一帧y = step(hcsc, image); % 将彩色图像转换成灰度图像% 采用自动白平衡算法去除灰度突变y = y-mean(y(:));fg_image = step(hfdet, y); % 检验背景% 采用数学形态学，在前景图像中检测变化的联通图像块区域的面积[area, bbox] = step(hblob, fg_image);image_out = image;image_out(22:23,:,:) = 255; % 仅对经过白线后的车辆进行计数image_out(1:15,1:30,:) = 0; % 将背景置为黑色Idx = bbox(:,2) > line_row; %选择感兴趣区域.% 当在感兴趣区域中，联通图像块的比例占整个变化区域的40%以上时，便认为是车辆ratio = zeros(length(Idx),1);ratio(Idx) = single(area(Idx,1))./single(bbox(Idx,3).*bbox(Idx,4));ratiob = ratio > 0.4;count = int32(sum(ratiob)); % 车辆的数量bbox(~ratiob,:) = int32(-1);% 将检测出的车辆圈画出来image_out = step(hshapeins, image_out, bbox);% 显示检测汽车的数量image_out = step(htextins, image_out, count);step(hVideoOrig, image); % 原始视频step(hVideoFg, fg_image); % 前景step(hVideoRes, image_out); % 用方框勾画检测出的车辆end%关闭视频文件release(hvfr);。

视频车流量检测系统方案

视频交通流量检测系统利用图像处理与识别技术，通过视频信号检测道路交通流量。

该系统利用摄像头获取视频信号，由图像处理设备将视频信号转换成数字图像；计算机对数字图像进行处理，识别车辆。

当车辆通过"虚拟线圈"时统计车流量及相关车辆信息，并将数据传输到控制中心，也可存储在硬盘上。

该产品具有图像智能系统的小型化、准确率高、智能化等优点，主要适用于路段、路口、高速公路进出口等地点。

厦门科拓通讯技术有限公司视频车流量检测系统高效准确的车辆计数性能，在车流量检测中具有人工计数和其他方法难以比拟的优点。

1.2 系统功能特点与优点1. 智能化车场信息提取及管理●基于智能视频图像处理，可以准确智能计算路段、路口、高速路进出车辆数目，车流量信息。

●该系统无需人工干预，完全智能化，24小时不间断的实时车流量信息提取及处理。

2. 高效准确稳定的系统性能●将车流量检测信息通过GPRS传送到控制中心，实时车流量信息提取及处理、日常维护方便，基本可以达到免维护。

●产品应用安全可靠，低功耗，使用寿命长。

●自动准确显示进出车流量的数目。

●高准确率：白天的检测准确率可以达到99%以上，晚上的检测准确率可以达到98%3. 灵活的应用功能●可以应用于一切室内路段路口，高速公路路口的智能车流量检测。

●该产品安装简易方便，不对现场产生任何破坏及影响。

4. 与其他产品相比的优点●从视频图像中提取可靠信息，完成道路交通的监视工作，可提高道路、车辆的自动化程度；交通监视控制系统中安装的视频摄像机比安装其它传感器更经济且破坏性低，实际道路交通系统中已经安装了许多摄像机用于道路交通监视和控制，可一举两得现有的传统视频检测方法基于工控机，其算法成熟，且已形成相关产品。

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#include "ioCC2530.h"
#include "LM6059BCW.h"
#define uchar unsigned char
#define uint unsigned int
#define int16 short
#define uint16 unsigned short
uchar D1[]={"DIANY AZHI: mv"};
uchar D2[]={"shuliang: "};
uint voltage;
uchar A1,A2,A3,A4;
/****系统时钟不分频
计数时钟32 分频
**************************/
void InitClock(void)
{
CLKCONCMD = 0x28; //时器计数时钟设定为1M Hz, 系统时钟设定为32 MHz
while(CLKCONSTA & 0x40); //等晶振稳定
}
/****************************
//初始化LED 控制IO 口程序
*****************************/
void InitLEDIO(void)
{
P1DIR|=0xff;
P0DIR|=0Xfd;
}
void Init_ADInput()
{
P0SEL|=0X02; //设置P0.1外部模拟输入
P0DIR&=~0X02;//设置为输入
}
uint get_WB() //得到微波信号
{
uint16 value;
ADCCON3|=0X31; //1.25v内部参考电压，512DEC,12为有效,单通道转换源为AIN1 ADCCON1|=0X30; //ADC启动方式选择为ADCCON1.ST=1事件
ADCCON1|=0X40; //ADC启动转换
while(!ADCCON1&0X80); //等待AD转换完成
value=ADCL>>4;
value|=(((uint16)ADCH)<<4); //连接ADCH和ADCL，并将值赋给value return (uint)(value*1.25*1000/8192); //将AD转换的值变为电压值，单位为毫伏}
void data_processing()
{
A1=voltage/1000;
A2=(voltage/100)%10;
A3=(voltage/10)%10;
A4=voltage%10;
D1[10]=A1+0X30;
D1[11]=A2+0X30;
D1[12]=A3+0X30;
D1[13]=A4+0X30;
}
void main()
{
InitLEDIO();
Init_ADInput(); //端口设置
InitClock(); //时钟设置
ResetLCD();
initLCDM(); //初始化LCD
ClearRAM(); //清液晶缓存
delay_us(100);//延时
while(1)
{
voltage=get_WB();
data_processing(); //将微波信号转换成电压
Print8(15,3,D1); //显示电压值
//delay_ms(2000);
}
}。