公路收费站车流量统计系统的研制
公路收费站车流量统计系统的研制
摘要随着现代经济与现代社会的飞速发展，交通还有运输行业的安全保障问题慢慢的开始成为现代技术的关注热点以及突破口的同时，随着人们对交通管理的需求慢慢变高，如何将计算机学科还有通信、微电子等高新现代技术运用在车辆交通的监控、管理以及交通车辆的控制上，以保障交通的安全及行车的顺畅，进而改善交通环境的质量。
随着生活水平的提高，车辆不断增多，城市道路也越来越多，这些变化给城市交通的管理带来了巨大的压力。
因此，车流量的统计系统对于管理监测城市交通有着重要的作用。
公路收费站车流量统计系统的研制是一个很有实际意义的研究课题。
本研究课题主要研制公路收费站的车流量统计系统，基于52单片机的最小控制系统，采用两个红外传感器对车流量进行检测并且返回相应的电平信号，再由系统中的编程对电平信号进行判断、处理，最终实现对车辆的计数和显示数量。
本系统结构简单，并且程序比较优化，成本低，系统可以自动统计通过某通道的车辆数目，并且将其显示，并且不会将行人误认为是车辆。
本系统对城市交通的管理以及规划有一定的帮助，同时对收费站高峰路段的交通管理有很大意义。
关键词：车流量统计；红外传感器；单片机；C语言；编程AbstractWith the rapid development of modern economy and modern society, the security guarantee issues of traffic and transport industry are more and more important, also become an important concern and breakthrough of modern technology at the same time, the demand for traffic management is getting higher and higher. How to use the computer science, communication, microelectronics and other high-tech in the traffic monitoring, management and control of vehicle to the traffic safety and smooth traffic, and improve the quality of the traffic environment.With the improvement of living standards, there are too much vehicles increasing and more and more urban roads arising, these changes to the urban traffic management brought great pressure. Therefore, traffic statistics system for monitoring and management of urban traffic is an important role. Development of highway toll station vehicle traffic statistics system is a very practical significance of the research topic.This research mainly developed highway toll station traffic statistics system, minimal control system based on the microcontroller 52, using two infrared sensors of vehicle flow detection and returns the corresponding level signals, then by program in the system to the signal level to judge and process, and ultimately on vehicle counting and number display.The system's structure is simple, and the program optimization, low cost. the system can automatic statistics through a single channel of a number of vehicles, and its display, and pedestrians will not be mistaken for the vehicle. The system of urban traffic management and planning has some helps, at the same time, the toll station peak road traffic management has great significance.Keyword：statistics of vehicle flow；infrared sensor；SCM；C language；programming目录摘要 (I)ABSTRACT.............................................................................................. I I 1 绪论 (1)1.1研究的背景、目的 (1)1.2发展现状 (2)1.3发展方向 (2)1.4本章小结 (3)2 方案设计 (4)2.1传统车流量统计系统 (4)2.1.1以超声波为基础的车流量统计系统 (4)2.1.2通过视频图像来实现的车流量统计系统 (4)2.1.3利用声学实现车流量检测 (5)2.1.4基于磁力计的车流量检测 (5)2.1.5基于激光雷达的检测系统 (5)2.2红外线传感器测量技术 (6)2.2.1红外线传感器原理 (6)2.2.2红外线矩阵法检测车流量 (6)2.3总体方案设计 (7)2.4系统方案设计 (9)2.5本章小结 (10)3 硬件设计 (11)3.1硬件系统设计 (11)3.2单片机系统 (11)3.2.1单片机系统概述 (11)3.2.2嵌入式系统概述 (12)3.2.3 STC89C52单片机 (13)3.2.4 STC89C52最小系统电路 (14)3.2.5红外传感器探测模块 (17)3.2.6液晶显示模块 (18)3.2.7掉电保护存储模块 (19)3.2.8电源及电源指示模块 (20)3.2.9按键部分 (21)3.3本章小结 (21)4 系统的软件设计与开发 (22)4.1系统软件设计 (22)4.2系统主程序设计 (23)4.3模块子程序设计 (25)4.4本章小结 (26)5 结论总结 (27)谢辞 (28)附录一基于STC89C52单片机车流量统计系统电原理图 (30)附录二基于STC89C52单片机车流量统计系统PCB图 (31)附录三基于STC89C52单片机车流量统计系统C语言源程序 (32)1 绪论智能交通系统(ITS)是一种将高端的通信、数据信息传输、电子领域传感技术、微电子控制技术以及计算机技术等等有效地集合运用在整个交通管理的一种作用大范围、全方位作用、实时作用、精准然后又非常高效的交通运输的管理系统。
高速公路收费站车辆流量预测研究
高速公路收费站车辆流量预测研究高速公路收费站是交通运输中不可或缺的一部分，通过收费站我们可以获取车辆的相关信息，包括车流量、车型等。
如何准确地预测收费站的车流量，对于保障高速公路交通安全、提高道路使用效率等方面具有很重要的意义。
因此，本文将探讨高速公路收费站车辆流量预测的研究。
一、车流量预测的意义车流量预测是交通运输领域的一个重要问题，它直接影响道路交通的管理和规划。
对车流量的准确预测能够帮助交通管理机构制定科学的路况变化策略，以提高道路的通行能力，缩短行车时间，降低交通堵塞率和事故发生率。
二、车流量预测的方法车流量预测方法可以分为传统方法和现代方法两类。
传统方法主要是基于时间序列分析或回归分析方法来进行预测；现代方法主要是采用人工神经网络、支持向量机等机器学习算法进行预测。
下面我们将对这些方法进行详细介绍。
1.传统方法时间序列分析是传统的车流量预测方法，它可以将车流量按照时间顺序排列，进行周期性分析和趋势分析，从而预测未来的车流量。
常用的时间序列预测模型包括ARMA、ARIMA、MA模型等。
但是，这种预测方法依赖于历史数据，对于数据的不准确性、缺失值等问题比较敏感，同时也没有考虑到非线性的影响因素，因此其预测精度较低。
回归分析也是一种传统的预测方法，它是以因变量与自变量之间的关系为基础，通过建立统计模型预测未来值。
对于车流量预测，通常采用线性回归来分析车流量与周天、节假日、天气等因素的关系，从而预测未来的车流量。
这种方法较为简单，但是缺点是需要特征工程手动去提取特征，同时模型的拟合程度较差，对不同的因素关系变化的波动性预测精度较低。
2.现代方法人工神经网络是一种非线性系统，它能够模仿人类的神经系统进行信息处理和学习，通过训练和学习来建立车流量预测模型。
对于车流量预测，常用的神经网络模型包括BP神经网络、RBF神经网络等，这些模型可以自适应地对车流量预测进行分析。
但是，这种方法需要大量的样本数据进行训练，同时也需要对网络的结构和参数进行调试，模型的可解释性较弱。
高速公路车辆信息采集与车流统计算法研究
高速公路车辆信息采集与车流统计算法研究随着交通运输的快速发展，高速公路车流量的准确统计以及车辆信息的高效采集对于交通管理和规划起着至关重要的作用。
本文将探讨高速公路车辆信息采集与车流统计算法的研究，并提出一种基于图像处理技术的有效算法。
一、高速公路车辆信息采集技术高速公路车辆信息采集技术是指通过各种传感器和系统，收集高速公路上行驶车辆的相关数据，如车型、车速、车道等。
这些数据可以为路况监控、交通管理和规划提供准确的依据。
1.1 传感器技术传感器技术是目前常用的高速公路车辆信息采集方法之一。
利用车辆传感器、地磁传感器或摄像头等设备，实时监测车辆通过的时间、速度、车型等信息。
这些传感器可以通过无线通信或有线连接与中央服务器连接，实现数据的实时同步。
1.2 车牌识别技术车牌识别技术是一种通过图像处理技术来识别车辆车牌的方法。
通过安装摄像头，并利用图像处理算法来提取车牌信息，可以准确识别车辆的信息，如车型、颜色等。
这种技术可以通过网络传输数据，实现车辆信息的远程采集。
二、高速公路车流统计算法研究2.1 基于图像处理的车流统计算法目前，基于图像处理的车流统计算法已经成为车流量统计的主流方法之一。
该算法通过摄像头拍摄车辆行驶过程中的图像，并利用图像处理算法来实现车辆的检测、跟踪和计数。
常用的图像处理技术包括边缘检测、图像分割、特征提取和目标跟踪等。
这些技术可以提供准确的车流量统计结果，并可以实时更新。
2.2 基于传感器数据的车流统计算法除了图像处理技术，基于传感器数据的车流统计算法也是常见的方法之一。
通过车辆传感器或地磁传感器等设备采集到的数据，结合车辆通过时间和速度等信息，可以得出车流量统计结果。
这种方法不需要进行图像处理，具有较高的准确度和实时性。
三、基于图像处理技术的车辆信息采集与车流统计算法研究3.1 车辆检测与跟踪在图像处理的过程中，车辆检测与跟踪是关键的步骤之一。
常用的车辆检测算法包括背景建模、Haar特征和卷积神经网络等技术。
高速公路收费系统中的交通流量预测与优化研究
高速公路收费系统中的交通流量预测与优化研究交通流量预测与优化研究在高速公路收费系统中的重要性不言而喻。
随着城市化进程的加速，人们对交通效率的需求越来越高。
高速公路作为连接城市与城市之间的重要交通线路，其交通流量的预测和优化对于提高道路使用效率，减少交通拥堵，保障交通安全具有重要意义。
交通流量预测是指通过对历史交通数据的分析和建模，对未来一段时间内的交通流量进行预测。
通过合理的交通流量预测，可以帮助交通管理部门制定合理的交通管控策略，优化收费系统的布局和设置，提高高速公路的整体运行效率。
首先，交通流量预测对高速公路收费系统的优化至关重要。
在高速公路收费系统中，合理预测交通流量可以帮助管理者做出合适的收费策略，以最大限度地提高收费效益和客流量。
对于繁忙的高速公路，可以通过交通流量预测来合理安排收费站的布局和流量引导，提高通行效率，减少堵塞现象。
通过合理预测交通流量，还可以避免收费站因车流量过大而导致的长时间排队等候，提高用户的出行体验。
其次，交通流量预测还可以优化高速公路收费系统的运营和管理。
通过对交通流量的准确预测，可以避免因车流量过大而引发的道路拥堵，减少交通事故的发生。
合理预测交通流量还可以帮助管理者提前规划道路维修和施工计划，避免因交通流量大而导致的施工工期延长和影响道路通行能力等问题。
此外，交通流量预测对高速公路收费系统的建设和规划也具有重要意义。
在新建高速公路收费系统时，通过对周边地区交通流量进行科学合理的预测，可以帮助制定合理的收费站布局和设置方案。
通过合理预测交通流量，还可以帮助管理者合理规划道路的通行能力和设计道路的纵横断面，提高道路的通行能力和安全性。
从技术角度看，交通流量预测与优化研究可以借鉴大数据、人工智能等先进技术的应用。
通过对大量的历史交通数据的分析和建模，可以建立精准的交通流量预测模型。
利用人工智能技术，可以对大数据进行智能化的处理和分析，提高交通流量的预测精度。
同时，还可以通过数据挖掘和机器学习等技术，挖掘出交通流量与各种因素之间的关系，为交通流量优化提供科学依据。
高速公路收费站车流量测算与优化
高速公路收费站车流量测算与优化近年来，随着交通运输的快速发展，高速公路已经成为我们生活中的重要组成部分。
而高速公路收费站在确保道路安全和交通畅通的同时，也承担着车辆流量测算与优化的重要任务。
本文将探讨高速公路收费站车流量测算和优化的方法，以提升车辆通行效率和用户体验。
一、车流量测算1. 数据收集车流量测算的第一步是要收集准确的数据。
收费站可以使用现代化的监控系统、传感器和摄像头等设备，对车辆进行实时监测。
这些设备可以记录车辆的数量、类型以及车辆通过收费站的时间。
同时，还可以收集车辆的速度和密度等数据。
2. 数据分析收集到的数据需要进行详细的分析，以获取有用的信息。
可以使用数据分析软件和算法，对收费站的车流量进行统计和分析。
通过分析数据，可以获得车辆通过收费站的峰值时段、高峰期车辆类型分布以及车辆通行速度等信息。
3. 流量预测基于历史数据和统计分析结果，可以进行车流量的预测。
通过对历史车流量数据的趋势分析，可以预测未来某一时期的车流量情况。
这有助于收费站制定合理的通行计划，为车辆通行提供有效的引导和服务。
二、车流量优化1. 收费站布局优化合理的收费站布局可以有效提高车辆通行效率。
根据车流量分析结果和流量预测数据，可以对现有收费站的布局进行优化。
例如，在车流量较大的区域适当增加或重新规划收费站的位置，以分流车辆和减少交通拥堵。
2. 通行计划调整通过车流量测算和分析，可以调整收费站的通行计划。
根据高峰时期和低峰时期的车流量情况，可以制定不同的通行策略。
例如，在高峰时期提供更多的收费通道和收费员，以加快车辆通行速度。
在低峰时期可以适度减少通行通道和收费员，以节约运营成本。
3. 推广电子收费电子收费系统的推广能够有效提高车辆通行效率。
通过使用电子收费标签和自动识别技术，可以减少车辆停留时间和排队等待。
收费站可以加强电子收费设备的安装和维护，推广电子收费服务，鼓励车辆用户使用电子支付方式，减少现金交易的时间和成本。
高速公路车辆检测与流量统计技术研究
高速公路车辆检测与流量统计技术研究摘要：高速公路是现代城市交通系统的重要组成部分，车辆的检测与流量统计对于公路管理和交通规划至关重要。
本文将探讨高速公路车辆检测和流量统计技术的研究现状、关键技术和应用前景，以期为相关领域的研究提供参考和指导。
1. 引言随着城市化进程的推进和交通需求的增加，高速公路的建设和改造变得愈发重要。
高速公路的车辆检测与流量统计是交通管理的重要组成部分，对于提高交通安全、优化交通组织和预测交通需求具有重要意义。
2. 高速公路车辆检测技术研究现状当前，高速公路车辆检测技术主要包括以下几种方法：传感器检测、视频图像处理、微波雷达和声学传感器。
传感器检测技术通过感应器将车辆的运动转化为电信号，而后进行车辆检测。
视频图像处理技术通过分析视频图像中的车辆特征来实现车辆检测。
微波雷达技术通过测量雷达波的反射来检测车辆。
声学传感器技术通过声音的传播和反射来实现车辆检测。
目前，这些技术都已取得了较为显著的研究进展，并在实际应用中发挥了重要作用。
3. 高速公路流量统计技术研究现状高速公路流量统计技术是指对通过高速公路的车辆进行分类计数和统计的技术。
目前，常用的流量统计方法主要包括传感器计数、视频图像处理计数和刷卡计数等。
传感器计数技术通过传感器对通过的车辆进行计数；视频图像处理计数技术通过视频图像的处理与分析得出车辆数量；刷卡计数技术是通过车辆刷卡时的数据记录进行统计的方法。
这些技术在流量统计方面已经得到了广泛应用，为道路管理和交通规划提供了重要的数据支持。
4. 高速公路车辆检测与流量统计技术的关键技术高速公路车辆检测与流量统计技术的关键技术包括车辆检测算法、车辆分类算法、车速测量算法和流量统计算法等。
车辆检测算法用于判断图像中的车辆是否存在；车辆分类算法通过车辆的特征进行分类识别；车速测量算法用于测量车辆的速度；流量统计算法用于对通过的车辆进行计数和统计。
这些关键技术的研究与改进将进一步提高车辆检测和流量统计的精度和效率。
高速公路收费系统中的车流量预测技术研究
高速公路收费系统中的车流量预测技术研究摘要：高速公路的车流量预测对于道路管理和交通规划具有重要的意义。
本文通过综合分析现有的车流量预测技术及其研究方法，总结了高速公路收费系统中的车流量预测技术的关键问题和挑战，并提出了一种基于机器学习算法的车流量预测方法。
通过对历史数据的分析和模型训练，能够实现对未来车流量情况的准确预测，从而提供高速公路收费系统的智能化管理和运营。
1. 引言随着经济的发展和交通运输需求的增加，高速公路逐渐成为城市之间交通的重要枢纽。
高速公路的收费系统扮演着管理和监测车辆流量的关键角色。
为了更好地管理和规划交通流量，车辆流量预测技术成为现代交通管理的重要研究领域。
本文就高速公路收费系统中的车流量预测技术进行了深入研究和探讨。
2. 目前的车流量预测技术目前，车流量预测技术主要可以分为基于统计学和基于机器学习算法两大类。
基于统计学的方法主要依靠对历史数据的分析和建模，通过时间序列分析、回归分析等统计方法进行预测。
虽然这些方法易于理解和实现，但是在处理数据非线性、复杂关联以及异常值等问题时存在一定的局限性。
相比之下，基于机器学习算法的车流量预测方法具有更高的准确性和灵活性。
这些算法可以利用大量的历史数据进行模型的训练和优化，进而实现对未来车流量情况的预测。
常用的机器学习算法包括神经网络、支持向量机和随机森林等。
基于机器学习的车流量预测方法逐渐成为当前研究的热点。
3. 高速公路收费系统中的车流量预测关键问题在高速公路收费系统中，车流量预测面临各种挑战和问题。
其中一项关键问题是如何有效处理大量的车流量数据。
高速公路上的车流量数据通常是海量且实时产生的，如何高效地存储、清洗和处理这些数据成为一个亟待解决的问题。
此外，高速公路的车流量预测还需要考虑多个变量之间的复杂关系。
车流量受到众多因素的影响，如季节性变化、天气状况、交通事故等。
如何准确地建立多变量的预测模型，并预测未来车流量的变化趋势，是一个具有挑战性的问题。
高速公路车辆流量预测系统设计
高速公路车辆流量预测系统设计随着我国高速公路日益完善，车辆数量也在逐年增长。
如何合理规划高速公路路网，确保交通流畅，成了亟待解决的问题。
而车辆流量预测系统的设计，就是一个解决方案。
首先，车辆流量预测系统需要基于大量真实数据进行建模。
这些数据包含的信息有：高速公路的路段长度、车道数量，各个入口和出口的车流量以及周边环境的影响等。
通过数据挖掘和机器学习算法，对这些数据进行处理和分析，建立出精确的车辆流量预测模型。
其次，为了保证车辆流量预测系统的精度，需要进行实时数据的采集和更新。
这需要借助先进的传感技术和大数据处理算法，将高速公路不同路段的车流量数据实时传输到数据中心。
数据中心将自动依据这些数据调整预测模型，提高预测准确度。
第三，车辆流量预测系统还需要考虑不确定性因素的影响。
例如天气和节假日等因素会对车流量产生影响，因此需要在预测模型中嵌入这些因素。
通过对历史数据的回归分析，可以得出天气、节假日等特殊因素对车流量的影响程度。
然后，在进行预测时，将考虑这些影响因素，提高预测结果的准确性。
第四，车辆流量预测系统的预测结果需要及时向相关部门和社会公众发布。
这需要一个高效、实时的信息发布平台。
建议采用移动互联技术，开发相关APP或小程序，可以让用户随时获取近期车流量情况和预测结果。
并且可以通过大屏幕或LED屏幕等方式，向驾驶员和路面公众发布车流量情况和预测结果，提醒行车安全。
最后，车辆流量预测系统的成功建立需要得到政府和相关部门的支持和配合。
需要充分发挥社会力量，提高公众的交通意识和安全意识，减少交通事故的发生，保障出行者的生命财产安全。
总之，车辆流量预测系统对高速公路交通管理和规划具有重要意义。
中国作为一个交通大国，应该加强技术研究和创新，在实现科技强国的征程中，不断提高物流和交通的智能化，以提升公路运输的服务水平和用户体验。
高速公路收费站车辆流量预测模型研究
高速公路收费站车辆流量预测模型研究摘要：高速公路收费站的车辆流量预测对于交通管理和路况调度至关重要。
本文基于大数据和机器学习技术，研究了高速公路收费站车辆流量预测模型。
通过分析历史车辆流量数据，并结合天气、节假日等因素，建立了一个具有较好准确性和实用性的车辆流量预测模型。
该模型能够帮助交通管理部门更好地做出决策，提前做好车流调度计划，减少拥堵并提高道路通行效率。
1. 引言高速公路的车流量预测是交通管理的重要任务之一。
准确地预测车流量有助于决策者合理规划道路资源，提前做好交通调度，从而减少交通拥堵、提高道路通行效率。
目前，随着大数据技术的应用和机器学习算法的发展，通过分析历史车流量数据，结合相关的外部因素，如天气、节假日等，可以建立较为准确的车流量预测模型。
2. 数据收集与预处理为了建立车辆流量预测模型，需要收集历史车流量数据以及相关外部因素的数据。
历史车流量数据可以通过交通管理部门的数据库获得，而天气数据和节假日数据可以通过公开的气象数据和日历数据获得。
在数据预处理过程中，需要清洗异常值、处理缺失值，并进行特征工程，将原始数据转化为机器学习算法能够处理的格式，以提高模型的准确性。
3. 特征选择与提取在构建车辆流量预测模型时，选择合适的特征对于预测结果的准确性至关重要。
常见的特征包括历史车流量、时间、天气因素、节假日等。
通过统计分析和相关性分析，可以确定哪些特征对于车流量的预测具有较大的影响力。
同时，还可以使用特征提取方法，如主成分分析等，来提取数据中的重要信息。
4. 模型建立与优化在本文中，我们选择了支持向量机（SVM）算法来建立车辆流量预测模型。
由于SVM算法具有较强的泛化能力和对小样本数据的适应性，能够较为准确地预测车流量。
在建立模型的过程中，需要将数据集划分为训练集和测试集，通过训练集对模型进行训练，并通过测试集评估模型的准确性。
同时，利用交叉验证等方法进行模型的优化，提高预测结果的稳定性。
高速公路收费与交通流量预测系统设计与优化
高速公路收费与交通流量预测系统设计与优化摘要：随着城市化进程的加快，高速公路收费与交通流量管理成为城市交通系统中至关重要的环节。
本文旨在设计和优化高速公路收费与交通流量预测系统，以提高道路运输效率、缓解交通拥堵，并提供给决策者更准确的数据。
1. 引言随着交通需求的不断增长，高速公路的收费和交通流量管理成为一个越来越复杂的问题。
传统的人工计费系统已经不能满足快速、准确、高效的需求。
因此，设计一个自动化的收费系统，并结合交通流量预测，对交通流量进行动态调控，是非常必要的。
2. 高速公路收费系统的设计2.1 系统架构高速公路收费系统的设计主要包括车辆识别、计费系统和数据管理三个模块。
车辆识别可以通过车牌识别或者RFID技术来实现，计费系统通过与车辆识别系统的连接，记录通行费用，并实现电子支付功能。
数据管理模块用于存储和管理交通流量数据以及收费记录。
2.2 车辆识别技术车辆识别是实现自动化计费的关键技术。
目前常用的车辆识别技术包括车牌识别和RFID识别。
车牌识别通过摄像头拍摄车辆的车牌，然后通过图像识别算法来识别车牌号码。
而RFID识别则通过在车辆上安装RFID标签，收费站通过RFID读卡器读取标签上的信息来识别车辆。
2.3 计费系统计费系统是对通过高速公路的车辆进行计费的关键模块。
计费系统应具备高速、准确、安全的特点。
高速性要求系统能够快速地对车辆进行计费，准确性要求系统能够准确记录车辆的通行费用，安全性要求系统能够防止欺诈行为的发生。
2.4 数据管理数据管理模块主要用于存储和管理交通流量数据以及收费记录。
数据管理系统应能够高效地对大量数据进行存储和检索，并保证数据的完整性和安全性。
同时，数据管理系统还应提供数据分析和报告功能，以帮助决策者做出准确的决策。
3. 交通流量预测系统的设计3.1 数据采集交通流量预测系统需要采集大量的交通数据，如车辆流量、车速、交通事故等。
数据采集可以通过安装传感器、摄像头等设备来实现。
高速公路收费站车流量预测与信息管理系统研究与实现
高速公路收费站车流量预测与信息管理系统研究与实现高速公路收费站车流量预测与信息管理系统研究与实现一、引言随着高速公路的建设日益完善和交通工具的普及，高速公路的使用量也逐渐增加。
为了更好地管理高速公路收费站的车流量，提前做好交通组织，提高交通效率，需要研究和实现一种高速公路收费站车流量预测与信息管理系统。
二、系统设计与实现1. 系统架构高速公路收费站车流量预测与信息管理系统由前端和后端两部分构成。
前端部分包括收费站的车辆检测设备和显示屏，后端部分包括数据采集与处理、车流量预测、信息管理和数据分析四大功能模块。
2. 数据采集与处理系统通过收费站的车辆检测设备实时采集路段车流量数据，并传输到后端系统进行处理。
数据处理主要包括数据清洗、数据融合和数据存储等环节，确保数据的准确性和完整性。
3. 车流量预测基于历史数据和实时数据，系统利用机器学习算法对车流量进行预测。
系统通过分析历史数据中的车流量变化规律，结合实时数据中的路况信息和天气信息等因素，建立预测模型，从而实现对车流量的准确预测。
4. 信息管理系统根据车流量预测结果，进行合理的路段资源调配和交通组织。
同时，系统还可以提供实时的路况信息和导航建议，为司机提供更便捷的出行体验。
收费站的显示屏可以显示实时的车流量信息和提示信息，提醒司机及时调整行驶速度和车道选择。
5. 数据分析系统采集和存储的大量数据可以进行进一步的统计和分析。
通过数据分析，可以了解不同时间段和不同天气条件下的车流量变化趋势，为未来的交通规划和出行安排提供科学依据。
三、系统优势与应用前景高速公路收费站车流量预测与信息管理系统具有以下优势： 1. 提高交通效率：通过对车流量进行准确预测，系统可以实现合理的路段资源调配和交通组织，提高高速公路的通行效率，减少交通拥堵。
2. 提升用户体验：系统可以向司机提供实时的路况信息和导航建议，为司机提供更便捷的出行体验。
3. 提供科学依据：通过数据采集和分析，系统可以为交通部门提供科学的数据依据，支持未来的交通规划和出行安排。
高速公路收费站交通流量预测模型的建立和优化
高速公路收费站交通流量预测模型的建立和优化第一章：绪论高速公路是连接各个城市之间的重要交通纽带，在中国的快速发展中，高速公路的建设也在迅速扩充。
随着日益增长的交通负荷和车流量，车辆在收费站的排队时间将越来越长，给司乘人员带来不便，也影响了高速公路的通行能力。
因此，建立高效的交通流量预测模型，优化收费站的交通流量管理，成为了当前研究的重点。
第二章：收费站交通流量预测模型的建立2.1 常见的预测模型收费站交通流量预测涉及到各种方面，包括时间、天气、节假日等因素，实现精确的预测需要建立涵盖各个方面的综合模型。
目前，常见的交通流量预测模型包括时间序列模型、神经网络模型和统计模型等。
1) 时间序列模型：将历史交通流量数据作为基础，通过分析其规律进行预测。
时间序列模型常见的方法包括平滑法、趋势法和周期法等。
2) 神经网络模型：通过对历史数据进行训练，神经网络模型可以自动识别数据中的规律，并根据规律来预测未来的数据。
神经网络模型的优点在于它可以自适应地调整模型参数，能够较好地应对数据的非线性和复杂性。
3) 统计模型：基于对历史数据的概率分布进行预测，包括线性回归、逻辑回归和卡方检验等。
2.2 收费站交通流量的特点分析收费站车流量的特点主要包括流量变化的波动性、高峰期的流量集中度和不同时期的交通流量变化规律等。
在建立交通流量预测模型时，我们需要基于这些特点进行分析，才能预测出精确的车流量。
2.3 收费站交通流量预测模型的建立基于以上的特点分析，我们可以建立基于时间序列模型和神经网络模型的综合车流量预测模型。
我们可以通过对历史数据的分析，来发现车流量的规律和变化趋势，再基于这些规律，建立预测模型。
同时，为了进一步提高预测精确度，我们可以使用神经网络模型来识别数据中的复杂非线性规律，实现更准确的预测。
第三章：优化收费站的交通流量管理基于以上预测模型，我们可以预测出未来的交通流量，优化收费站的交通流量管理，提高高速公路通行能力。
高速公路收费系统中的车流量检测与计费技术
高速公路收费系统中的车流量检测与计费技术高速公路收费系统是现代交通运输领域重要的组成部分，其主要目的是准确计算车辆行驶距离并按照车型、车辆类型等因素收取相应费用。
车流量检测与计费技术是保证收费系统准确性和效率的关键因素之一。
本文将着重探讨车流量检测与计费技术在高速公路收费系统中的应用与发展。
一、车流量检测技术的种类在高速公路收费系统中，车流量检测技术的种类非常多样。
常见的车流量检测技术包括传感器检测技术、视频图像处理技术和无线通信技术。
1.传感器检测技术传感器检测技术是通过在道路上部署传感器设备进行车流量检测的方法。
这些传感器可以采用不同原理，如磁性、压力、声波等，来检测过往车辆的数量和速度。
传感器检测技术具有响应时间短、精度高、可靠性强等优点，被广泛应用于高速公路收费系统。
2.视频图像处理技术视频图像处理技术是通过在高速公路的出入口等位置安装摄像头设备，采集车辆的图像信息，并通过图像处理算法进行车流量检测。
该技术具有实时性好、无需对道路进行改造等优点，逐渐成为高速公路收费系统中常用的检测技术之一。
3.无线通信技术基于无线通信技术进行车流量检测可以通过安装车载设备实现对过往车辆的自动识别和计数。
这种技术不需要对道路进行改造，可以避免堵塞和交通不便。
无线通信技术在高速公路收费系统中的应用越来越广泛，将成为未来的发展趋势。
二、计费技术的发展车流量检测技术是计费系统的基础，其准确性和效率直接影响到计费结果的准确性和高效性。
随着科技的不断进步，计费技术也在不断发展和完善。
1.自动计费系统自动计费系统是目前高速公路收费系统中被广泛应用的一种技术。
它通过车流量检测和车辆类型识别技术，自动计算车辆通过的距离和所需支付的费用，避免了传统人工计费系统的不足之处。
自动计费系统的优点是计费准确、速度快、效率高，提高了收费系统的整体水平。
2.电子支付技术随着电子支付技术的不断发展和普及，越来越多的高速公路收费系统开始引入电子支付方式。
高速公路智能支付与流量监测系统设计与实现
高速公路智能支付与流量监测系统设计与实现随着社会的快速发展，高速公路的网络化建设已成为一种趋势。
为了提高交通效率、减少人力资源的浪费，并进一步保障高速公路的安全、快捷和便利，高速公路智能支付与流量监测系统应运而生。
本文将针对这一任务名称描述的内容需求，对高速公路智能支付与流量监测系统的设计与实现进行分析和论述。
一、系统设计方案1. 系统架构高速公路智能支付与流量监测系统由前端检测设备、中心服务器和用户终端三个主要组成部分构成。
前端检测设备负责监测车辆通行情况和收费金额，中心服务器完成数据传输和处理，用户终端用于用户支付和查询信息。
2. 前端检测设备前端检测设备包括车牌识别摄像头、电子收费设备和流量监测仪器。
车牌识别摄像头采用先进的图像处理技术，能够快速准确地识别过车车辆的车牌号码，并与数据库中的车辆信息进行匹配。
电子收费设备通过连接高速公路系统完成车辆收费操作，实现智能支付。
流量监测仪器能够准确统计和监测车辆的通行情况，包括车流量、车速等信息，并将数据发送给中心服务器进行处理。
3. 中心服务器中心服务器采用高性能的计算机和数据库，负责接收和处理来自前端检测设备的数据。
具体功能包括车辆信息的存储和更新、收费计算、查询和统计车辆通行情况等。
为了确保数据的安全性和可靠性，服务器应建立灾备机制，并定期备份重要数据。
4. 用户终端用户终端可以是手机APP、公众号或网页形式，用户可以通过有线或无线方式与中心服务器进行交互。
用户终端提供查询车辆通行信息、支付收费、绑定车辆等功能。
为了保障用户信息的安全，系统应采取加密传输和身份认证机制。
二、系统实现流程1. 车辆信息录入与管理用户在使用系统前，需要将车辆信息进行录入和管理。
用户可以通过用户终端完成车辆信息的录入，包括车辆类型、车牌号码、车主姓名等。
录入后的车辆信息将存储在中心服务器中，以便后续的识别和收费操作。
2. 车牌识别和收费操作当车辆驶入高速公路时，车牌识别摄像头会自动识别并记录车辆的相关信息。
高速公路交通流统计与模拟系统设计与开发
高速公路交通流统计与模拟系统设计与开发摘要：交通流统计与模拟系统的设计与开发在高速公路管理和规划中扮演着重要角色。
本文旨在提出一种高速公路交通流统计与模拟系统的设计与开发方案，以帮助交通管理部门了解高速公路上的交通状况，并进行合理规划和决策。
本系统将结合数据采集、流量统计、交通模拟和数据展示等功能，以提供全面的交通流信息，实现高速公路的智能化管理。
1. 引言随着城市化进程的不断推进，高速公路系统的建设与发展已成为现代交通建设的重要任务之一。
交通流统计与模拟系统的设计与开发在高速公路管理和规划中具有重要作用。
通过准确获取和分析交通流数据，交通管理部门能够了解交通状况、发现问题、优化规划，并提供决策依据。
2. 系统需求分析（1）数据采集：系统需要实时采集高速公路上的交通数据，包括车流量、车速、车辆类型等。
（2）流量统计：系统需要对采集到的数据进行统计和分析，包括流量变化趋势、高峰时段分布等信息。
（3）交通模拟：系统需要模拟高速公路上的交通流动情况，通过模拟分析交通流的理论模型和实际情况，提供预测和优化建议。
（4）数据展示：系统需要将统计和模拟的结果通过直观的图表或地图展示出来，为交通管理部门提供决策依据。
3. 系统设计与开发（1）数据采集模块：设计并部署传感器设备，通过车载摄像头、交通传感器等手段实时采集交通数据，并将数据传输到系统后台数据库。
（2）数据处理模块：设计数据库模型，对采集到的数据进行清洗和整理，以便后续的统计和模拟分析。
（3）流量统计模块：基于大数据技术，设计流量统计算法，对采集到的数据进行实时统计和分析，并生成相应的报表和图表展示。
（4）交通模拟模块：结合交通流理论和实际情况，设计交通模拟算法，根据统计数据进行模拟分析，提供交通流量预测和优化建议。
（5）数据展示模块：设计前端用户界面，通过图表、地图等形式直观展示统计和模拟结果，支持用户自定义查询和可视化配置。
4. 系统实施与应用（1）系统实施：在高速公路上部署传感器设备，并与系统后台建立数据传输通道，以保证数据采集的实时性和准确性。
公路收费站的车流量测算与预测方法
公路收费站的车流量测算与预测方法公路收费站作为重要的交通设施，承担着车辆通行和收费管理的重要职责。
对于管理者来说，了解和预测车流量是制定合理的交通管理和收费策略的基础。
因此，车流量测算与预测方法成为公路收费站管理的重要组成部分。
一、车流量测算方法1. 人工观测法：人工观测法是最常用的车流量测算方法之一。
通过工作人员在收费站设置观测点，实时记录经过的车辆数量。
这种方法具有直接准确的优点，适用于小规模和低车流量的场景。
然而，这种方法需要耗费人力物力，并且工作人员可能会受到外界因素的干扰，造成数据偏差。
2. 电子车牌识别技术：随着信息技术的发展，电子车牌识别技术逐渐应用于车流量测算中。
通过在收费站设置车牌识别设备，可以自动记录过往车辆的车牌信息和时间。
这种方法可以实现全天候、高精度的车流量测算，并且可以与其他系统进行数据对接，提供更多的信息。
但是，电子车牌识别技术需要投入较高的成本，并且在特殊天气（如雨雪等）下可能出现误识别现象。
3. 无线传感器网络技术：利用无线传感器网络技术可以实现对车流量的实时监测和测算。
通过在收费站的道路上设置传感器节点，可以实时感知经过的车辆，并将数据传输至中心服务器进行处理和分析。
这种方法具有实时性强、覆盖范围广等优点，适用于大规模车流量测算和分析。
但是，无线传感器网络技术需要建设复杂的网络基础设施，并且对于传感器节点的布置位置和密度要求较高。
二、车流量预测方法1. 时间序列分析法：时间序列分析法是一种基于历史数据的预测方法。
通过对历史车流量数据进行分析和建模，可以预测未来一段时间内的车流量趋势。
这种方法可以考虑季节性、周期性和趋势性等因素对车流量的影响，并通过统计学方法进行预测。
然而，时间序列分析法对数据的质量要求较高，同时无法考虑其他外界因素对车流量的影响。
2. 数据挖掘方法：数据挖掘方法包括聚类分析、关联规则分析和时间序列预测等技术。
通过对收费站历史车流量数据进行挖掘和分析，可以发现隐藏的规律和关联性，并进行未来车流量的预测。
高速公路交通流量预测系统设计与实现
高速公路交通流量预测系统设计与实现随着社会的发展与城市的扩张，高速公路成为了人们日常出行的主要交通工具之一，而高速公路交通流量预测系统也因此而重要。
它能够及时准确地为公路管理部门或相关企业提供交通流量信息，协助其做出决策，提高道路运输系统的运行效率及安全性。
本文将介绍高速公路交通流量预测系统的设计与实现，并探讨该系统的优势和挑战。
一、系统设计高速公路交通流量预测系统，主要包括数据采集、数据处理和结果分析三个部分。
1、数据采集数据采集是预测系统的基础，它可以分为传感器数据采集和人工干预数据采集两种形式。
传感器数据采集主要是指使用电子设备采集路段上车辆数量、车速、车型等实时数据，以及路况、气象等环境数据。
这些数据将通过传感器、电子标记等方式被交通监管中心所抓取。
人工干预数据采集则是指通过人工巡视和监测的形式，对公路路况中的人流、车流、道路状况等信息进行手工收集。
这种形式的数据采集可以弥补传感器数据的不足之处，提高交通流量预测的准确性。
2、数据处理数据处理是将从采集系统中收集到车辆数量、车速、路况等各种数据进行分析、整合，最终得出预测结果的关键环节。
数据处理有以下三个步骤：（1）数据清洗：对数据进行清洗，去掉重复或错误数据，确保预测结果的准确性。
（2）数据分析：对所采集的数据进行统计、分析、计算等操作，预测出当前道路的交通流量。
（3）数据挖掘：通过对采集数据的数据挖掘，分析出不同车辆类型、时段、天气状况等因素对道路交通流量的影响规律，为系统提供更为全面的预测能力。
3、结果分析结果分析是将预测结果进行分类、整合，对结果进行比对、校准和反馈，不断提高预测算法的准确性和精度。
同时，系统还需要提供车辆追踪、路径规划等功能，满足不同运输需求。
二、系统实现高速公路交通流量预测系统的实现需要技术方面的支持。
现在已有通行证平台、互联网和APP等多种技术手段，可以为该系统提供可靠的技术保障。
1、通行证平台通行证平台是指在不同高速公路收费站设立自助机，提供通行证的购买、充值等功能。
高速公路车流量预测系统的设计与实现
高速公路车流量预测系统的设计与实现第一章绪论高速公路作为我国交通运输的重要组成部分，承载着大量的车辆和人流量。
根据国家统计局公布的数据显示，2019年我国高速公路总里程已经达到了149,000公里，车辆通行能力、服务水平、安全性等各方面均有明显提高。
然而，高速公路车流的高速增长也带来了一系列交通问题，如路面拥堵、交通事故等，给旅行者和公路管理单位带来了极大的困扰。
因此，高速公路车流量预测系统的设计和实现显得尤为重要和必要。
本文基于数据挖掘和机器学习技术，提出了一种高速公路车流量预测系统的设计方案。
本系统设立在高速公路的主干道上，通过与其他交通监控设备（如卡口、电子警察、环境监测器等）的数据交互，实现对车流量变化状态的自动监控与预测。
本文主要探讨了高速公路车流量预测系统的设计思路和实现方法，并结合实际案例介绍了系统设计和应用的过程。
第二章相关技术介绍2.1 数据挖掘技术数据挖掘是从大量数据中，通过一定的方法和技术寻找隐含在其中的数据关系、模式和知识的过程。
数据挖掘技术可分为聚类、分类、关联性分析、异常检测等方法。
通过对数据的深入挖掘，可以分析数据的发展趋势，预测其未来变化趋势。
2.2 机器学习技术机器学习是一种基于数据推断的自动学习技术，它通过对过去的数据进行学习，不断优化算法，以便于在未来，能够更好地预测和决策。
机器学习技术包括监督学习、非监督学习、强化学习等方法。
在对车流量预测问题的研究中，机器学习技术有着广泛的应用。
第三章高速公路车流量预测系统设计3.1 系统要求及功能设计本系统的主要目的是对高速公路车流量进行预测，以便于更好地合理规划和应对车流量变化带来的交通问题。
系统需要具备以下功能：（1）采集车流变化数据，包括车流量、车速等信息。
（2）将采集到的数据进行处理，分析数据间的相关性，挖掘出隐含的规律。
（3）对采集到的数据进行分类、聚类、关联性分析、异常检测等处理方法，以便于预测车流量未来的变化趋势。
高速公路交通流量预测系统的设计
高速公路交通流量预测系统的设计随着城市化进程的加速以及交通工具的普及，高速公路交通流量的管理变得越来越重要。
为了优化高速公路的交通组织和资源分配，设计一个高速公路交通流量预测系统变得尤为重要。
本文将详细介绍高速公路交通流量预测系统的设计，包括系统需求分析、数据采集和处理、预测模型选择、系统架构以及应用案例。
一、系统需求分析在设计高速公路交通流量预测系统之前，首先需要进行系统需求分析。
根据实际情况和预期目标，确定系统的功能和性能。
系统功能包括数据采集、数据处理、模型训练和预测结果展示等。
同时，系统需要具备高精度、高效性、实时性以及可拓展性等特点，以满足不同规模、不同时段的交通流量预测需求。
二、数据采集和处理高速公路交通流量预测系统的核心是数据的采集和处理。
数据采集可以通过多种方式进行，包括交通摄像头、传感器、车载设备等。
采集到的数据包括交通流量、车速、车型等信息。
在数据处理方面，需要进行数据清洗、数据归一化和特征提取等操作，以提高后续模型的准确性和可靠性。
三、预测模型选择在高速公路交通流量预测系统中，选择合适的预测模型非常重要。
常用的预测模型包括时间序列模型、机器学习模型和人工神经网络模型等。
针对交通流量的预测，可以选择ARIMA模型、SARIMA模型、长短期记忆网络(LSTM)等模型。
根据实际需求和数据特点，选择合适的预测模型进行建模和训练。
四、系统架构设计高速公路交通流量预测系统的架构设计需要考虑系统的可扩展性和可维护性。
可以采用分层架构设计，将系统分为数据采集层、数据处理层、预测模型层和应用展示层。
数据采集层负责采集原始数据，数据处理层进行数据清洗和特征提取，预测模型层进行模型训练和预测，应用展示层呈现预测结果。
通过合理的架构设计，提高系统的可用性和可拓展性。
五、应用案例高速公路交通流量预测系统的应用案例有很多。
以某城市的高速公路交通管理为例，该系统采用了分布式摄像头和车载设备进行数据采集，利用深度学习模型进行交通流量的预测。
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摘要随着现代经济与现代社会的飞速发展，交通还有运输行业的安全保障问题慢慢的开始成为现代技术的关注热点以及突破口的同时，随着人们对交通管理的需求慢慢变高，如何将计算机学科还有通信、微电子等高新现代技术运用在车辆交通的监控、管理以及交通车辆的控制上，以保障交通的安全及行车的顺畅，进而改善交通环境的质量。
随着生活水平的提高，车辆不断增多，城市道路也越来越多，这些变化给城市交通的管理带来了巨大的压力。
因此，车流量的统计系统对于管理监测城市交通有着重要的作用。
公路收费站车流量统计系统的研制是一个很有实际意义的研究课题。
本研究课题主要研制公路收费站的车流量统计系统，基于52单片机的最小控制系统，采用两个红外传感器对车流量进行检测并且返回相应的电平信号，再由系统中的编程对电平信号进行判断、处理，最终实现对车辆的计数和显示数量。
本系统结构简单，并且程序比较优化，成本低，系统可以自动统计通过某通道的车辆数目，并且将其显示，并且不会将行人误认为是车辆。
本系统对城市交通的管理以及规划有一定的帮助，同时对收费站高峰路段的交通管理有很大意义。
关键词：车流量统计；红外传感器；单片机；C语言；编程AbstractWith the rapid development of modern economy and modern society, the security guarantee issues of traffic and transport industry are more and more important, also become an important concern and breakthrough of modern technology at the same time, the demand for traffic management is getting higher and higher. How to use the computer science, communication, microelectronics and other high-tech in the traffic monitoring, management and control of vehicle to the traffic safety and smooth traffic, and improve the quality of the traffic environment.With the improvement of living standards, there are too much vehicles increasing and more and more urban roads arising, these changes to the urban traffic management brought great pressure. Therefore, traffic statistics system for monitoring and management of urban traffic is an important role. Development of highway toll station vehicle traffic statistics system is a very practical significance of the research topic.This research mainly developed highway toll station traffic statistics system, minimal control system based on the microcontroller 52, using two infrared sensors of vehicle flow detection and returns the corresponding level signals, then by program in the system to the signal level to judge and process, and ultimately on vehicle counting and number display.The system's structure is simple, and the program optimization, low cost. the system can automatic statistics through a single channel of a number of vehicles, and its display, and pedestrians will not be mistaken for the vehicle. The system of urban traffic management and planning has some helps, at the same time, the toll station peak road traffic management has great significance.Keyword：statistics of vehicle flow；infrared sensor；SCM；C language；programming目录摘要 (I)ABSTRACT.............................................................................................. I I 1 绪论 (1)1.1研究的背景、目的 (1)1.2发展现状 (2)1.3发展方向 (2)1.4本章小结 (3)2 方案设计 (4)2.1传统车流量统计系统 (4)2.1.1以超声波为基础的车流量统计系统 (4)2.1.2通过视频图像来实现的车流量统计系统 (4)2.1.3利用声学实现车流量检测 (5)2.1.4基于磁力计的车流量检测 (5)2.1.5基于激光雷达的检测系统 (5)2.2红外线传感器测量技术 (6)2.2.1红外线传感器原理 (6)2.2.2红外线矩阵法检测车流量 (6)2.3总体方案设计 (7)2.4系统方案设计 (9)2.5本章小结 (10)3 硬件设计 (11)3.1硬件系统设计 (11)3.2单片机系统 (11)3.2.1单片机系统概述 (11)3.2.2嵌入式系统概述 (12)3.2.3 STC89C52单片机 (13)3.2.4 STC89C52最小系统电路 (14)3.2.5红外传感器探测模块 (17)3.2.6液晶显示模块 (18)3.2.7掉电保护存储模块 (19)3.2.8电源及电源指示模块 (20)3.2.9按键部分 (21)3.3本章小结 (21)4 系统的软件设计与开发 (22)4.1系统软件设计 (22)4.2系统主程序设计 (23)4.3模块子程序设计 (25)4.4本章小结 (26)5 结论总结 (27)谢辞 (28)附录一基于STC89C52单片机车流量统计系统电原理图 (30)附录二基于STC89C52单片机车流量统计系统PCB图 (31)附录三基于STC89C52单片机车流量统计系统C语言源程序 (32)1 绪论智能交通系统(ITS)是一种将高端的通信、数据信息传输、电子领域传感技术、微电子控制技术以及计算机技术等等有效地集合运用在整个交通管理的一种作用大范围、全方位作用、实时作用、精准然后又非常高效的交通运输的管理系统。
交通的检测系统在智能交通系统中占有重要地位，主要负责搜集道路交通流量的相关参数。
1.1 研究的背景、目的车辆监测的技术研究从时间来说，其实可以从20世纪70年代那个时候开始说起，因为早在1978年，就出现了通过机器视觉来检测车辆的方法，并且已经被指出，这个方法虽然是传统的，但是，这的确是一种可以操作的方法。
然后到了1991年，美国某大学对基于视频的车流量统计技术进行了评测与估算，评估之后，对各种不一样的视频检测技术进行了分类。
1994年明尼苏达运输部为美国联邦公路局进行了更严格的系统测评，结果显示视频检测器的准确性和可靠度达到了一定程度。
与此同时，车辆检测技术飞速发展，人们已经不满足仅仅通过视频来检测车流量的方法，尽管FHWA已利用此技术来获取相关的交通参数，如交通车辆数量、路口车辆的转向信息等。
我国在交通视频检测领域的研究落后于国外，技术的基础比较薄弱，可是还是有不少出色的国内公司做出了相关产品，不可否认，由于我国科技的发展水平与外国相比的确还存在着差距，然而从另一方面来说，外国的科技领域已经涉及到了车流量的检测技术，虽然我们生产出来的产品无论从功能还是用途来说都比较显得单一化。
车流量检测的目标是判断是否有车辆经过检测区域，与此同时，通过技术手段建立一个相对应的跟踪目标，而这一步骤与思路的目的，主要是提供一些车流量的相关参数与信息。
降低车辆检测算法程序的计算量、提高系统的实时性是一对比较矛盾的问题，解决这两个矛盾问题是提高系统检测的准确性和稳定性的关键，但是在实际的技术应用中，由于光照、背景，影子等等干扰因素的存在，会使车辆检测的分析精度会和获取信息参数等等功能受到影响，因此必须在程序处理过程中考虑这些干扰因素及其去除干扰的方法。
随着世界人口的数量的增长，以及城市化的发展和人们生活水平的提高，交通工具的数量疯狂地增长，由此给城市交通带来的压力不言而喻，在交通压力骤增的同时，现代科学技术也随着经济和社会的发展而不断发展，不断成熟。
由此带来的是，高级智能交通监测控制系统的一次又一次变革，而科学家们也把这些研究课题作为技术研究的热点和重点。
车流量的智能数量检测作为智能交通控制的基础之一，在现代社会的智能化与高端交通系统中占据着很重要的地位。
1.2 发展现状随着科学技术的快速发展，就现在的科技水平来说，有很多种方法来检测车流数量，并且慢慢发展起来了由磁感应检测、空气管道检测、视频检测和波频检测等为经典代表的多样化的交通检测方式。
车流量的检测大多数是通过传感设备等对路面正在驶过的车辆进行感应检测，然后采集获取车辆的相关参数，从而达到对公路上的各路段的交通状况和突发异常事件的自动判断处理、监控、甚至报警等目标。
相比其它方法，建立于视频图像的检测方法相关于信息传输、成像处理、视频获取、人工智能等等多个科学技术领域，这些检测方法通常来说，设备的安装与维护维修过程都比较简便，同时护理成本也不高，最主要的是这种检测技术的应用领域非常广范，它们的拓展性也很强，另外，可以比较全面及时地对交通信息进行搜集与获取，而且现在已经在国内外各种高速公路以及公路交通监测系统中得到广泛应用。