基于视频的车流量检测算法研究
基于目标检测与识别算法的道路车流量统计车牌识别与测速(修正)
(1) 数据准备
首先，我们使用ultralytics库中的YOLO类加载训练好的YOLOv8模型，通过 opencv库中的cv2模块加载待处理的视频，并获取该视频的重要参数。然后， 把最终生成参数保存为另一个格式为mp4的视频，以便保护原有的数据
(2)必要函数模块
在目标检测阶段，我们将利用while循环，每一帧的图像输入YOLOv8模型进行目标 检测，得到目标框的位置和类别。然后，我们使用算法对不同帧之间的目标进行 关联，从而实现目标的跟踪。同时，在目标跟踪的基础上，我们实现了计数和测 速功能。通过对目标的在前后两帧像素点的位置信息经过计算映射出实际的距离 ，在根据时间信息进行统计和分析，我们可以准确地计算出车辆的数量和速度
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释放视频捕捉对象， 并关闭显示窗口
目录
目录 1. 引言 2. 使用模块和库 3. 系统设计 4. 实现过程 5. 实验与结果 6. 应用意义 7. 总结与展望 1. 引言
本作品旨在通过基于目标检测与识别算法的道路车流量统计与测速系统，通过 使用numpy、opencv、hyperlpr和yolov8等库中的模块和函数，我们实现了一个 高效的目标跟踪系统，该系统可以在视频中实时检测和追踪汽车及其车牌号码 ，并进行计数和测速，对于交通管理、公路安全和交通规划等领域具有重要的 应用价值
yoOLO类实现对目标的 快速检测和识别
此外，还使用了ultralytics库中的模块ultralytics、opencv的python接口cv2、 numpy库的核心模块numpy，并借助python内置库的collections模块中的 defaultdict类实现对车辆数量的统计与记录
基于视频车流量检测模拟论文
基于视频的车流量检测模拟摘要:本文以vc++6.0作为基础开发平台,针对采集的交通视频图像,进行相关信息的识别与提取,利用经典的背景提取算法提取背景;采用减背景的方法进行目标检测;对车流量检测进行了简单的模拟。
关键词:背景提取, 目标检测,车流量检测一、引言近年来,基于计算机视觉和图像处理技术的交通信息检测技术(简称视频检测技术)逐步成为研究主流。
其工作流程为:通过安装在路面上方的摄像机采集交通图像,应用计算机视觉和图像处理技术处理图像数据,获取实时、丰富、动态的交通信息,进行交通的信号控制、信息发布等。
视频检测算法是整个智能交通系统的核心,其好坏将直接影响系统的检测精度和检测效率。
而在近几年its市场的推动下,基于视频图像分析和模式识别技术的交通流量检测算法针对其特有的应用场合,逐步成为目标检测技术的一个研究分支。
二、总体框架本文采用的视频文件时raw图像格式,首先读取若干帧的视频文件,然后分别利用背景提取算法和目标检测算法对读取到的视频文件进行背景提取和目标检测,进而统计出当前路面上的车流量信息。
同时,为了得到更为精确的车流量数据,采用了相应的背景更新算法对背景进行实时更新。
图1 总体框架图三、背景提取与更新3.1 背景提取(1)多帧图像平均法是将运动车辆看作为噪声,用累加平均的方法消除噪声。
利用车辆运行一段时间的序列图像进行平均而得到道路的背景图像。
该算法的特点是模型简单、计算方便。
但是,在实际应用中,往往是图像中的某些区域有亮度高的运动目标,而某些区域有亮度低的运动目标经过,通过平均法得到的背景图像就会出现亮暗分布不均匀的区块。
另外,该算法得到的背景图像受车流量的影响变化比较大。
当然,随着帧数的增加,噪声消除后的结果会有所改善。
(2)统计直方图法是统计一段时间内各个像素点上不同亮度值出现的次数,其中出现次数最多的,即直方图中最大值所对应的亮度值就是路面本身的亮度值。
该算法抗噪声干扰性好,在通常情况下提取出的背景较好,但运算量大、提取背景速度慢是该方法的主要缺陷。
一种基于视频的车辆检测新方法
ＺＨ ＡＮＧ ｎｇ， ＹＩＷ ｅ —ｍ ｉ ｇ， ＨＥ ｅ ， ＣＨＥＮ － ｉ Ｌｉ ｉ ｎ Ｗ ｉ Ｌｉ ｍ ｎ （ ｏｌｇ ｆ ｏ Ｃ ｌ ｅｏ ｍｍｕ ｉａｉｎＥｎ ｉｅ ｒ ｇ Ｃ ｏ ｇ ｉｇＵｎｖ ｒｉ ， Ｃ ｏ ｇ ｉｇ４ ０ ４ ｅ Ｃ ｎｃ ｔ ｇｎ ｅｉ ， ｈ ｎ ｑｎ ｉｅｓｔ ｏ ｎ ｙ ｈ ｎｑｎ ０ ０ ４， Ｃ ｉａ ｈｎ ）
张 玲 ，易 卫 明 ，何 伟 ，郭 磊 民 ，陈丽 敏
（ 庆 大学 通 信 工 程 学 院 ，重 庆 ４ ０ ４ ） 重 ０ ０ ４
摘 要 ：基 于 对 传 统 帧 差 法 的 改 进 ， 并 结 合 边 缘 检 测 法 ， 提 出 一 种 环 境 自适 应 能 力 强 、 计 算 量 小 、 适 合于运 动和静 止车 辆 同时检测 的车辆 检测 新方 法。该 方 法可正 确判 断有无车 辆 ，完成 车辆 的计数 ， 实 现 车 流 量 计 算 和 车 速 估 计 。 在 计 数 算 法 中 采 用 预 估 校 正 、 相 关 性 修 正 等 措 施 ，提 高 了检 测 精 度 ， 大 大 改 善 了车 辆 检 测 效 果 ， 可 为 交通 监 控 系统 提 供 实 时 有 效 的 交 通 参 数 。 关 键 词 ：车 流 量 ： 邻域 比较 ：边 缘 检 测 ； 数 据 流 ； 相 关 性
中 图 分 类 号 ：Ｔ ９ １ ３ Ｎ １． ７ 文 献 标 识 码 ：Ａ 文 章 编 号 ： １ ７ — ８ ２ｆ０ ６０ — ２ ４ ０ ６ ２ ２ ９ ２ ０ ）４ ０ ６ — ５
基于视频的车流量统计算法
基于视频的车流量统计算法常志国;李晶;胡云鹭;郭茹侠【摘要】The vehicle counting algorithm based on virtual line inevitably exists the possibility of missing and error. Concerning this issue, this paper extracts and combines two types of image information- the virtual lines’ relative positions with the objects and its pixel value variance, then a new vehicle segmentation and counting method is proposed. First, it determines the relative positions between the objects and the virtual lines, and combines with the variance of virt ual lines’ pixel value. With these information, it can improves the accuracy of the traffic flow by means of dividing vehicles. A testing system is developed for testing the performance of the method. The system has run in some kinds of weather, and its result is analyzed. The results show that the method has excellent performance both in real-time and accuracy in the daytime and the accuracy was above 95% for each lane of traffic. But the performance in the nighttime may not be optimal. Therefore, improvement is planned to make during following research.%基于虚拟检测线的车辆计数算法不可避免地会出现漏检和误检问题。
基于视频的车辆检测与跟踪技术发展研究
基 于视频 的车辆检测 与跟踪技术发展研究
赵 凌
（ 沈 阳理 工 大 学 ， 沈阳 １ １ ０ １ ６ ８ ）
摘要 ： 当前 基 于视 频 的车 辆 检 测 器 应 用 十 分 广 泛 ， 尤其是在智能交通系统领域。 介 绍 现 有 基 于 视 频 的 车辆 检 测 及 跟 踪 技 术 的 特 点 ． 对 比各 种 检 测 方 法 的适 用 范 围及 优 缺 点 ， 探 讨 该 领 域 尚存 的部 分 问题 ， 并 预 测其 未来 的研 究 发 展 方 向 。 关键词 ： 车辆检测 ； 跟踪 ； 智能交通系统 ； 视频 ； 背 景
在 较 为理想 的环 境 中 ． 光 流场法 可 以检测 独 立运
１ 基 于视 频 的 车 辆 检 测 技 术
车 辆检 测 的作用 是判 断有 无 车辆驶 过 检测 区域 ， 同时一对 一 进行 跟踪 ， 获 得车 流量 等参 数 。提 高车 辆 检 测算法 的实时 性与 减小 计算 量是 矛盾 的 ， 但二 者 有 助 于增 强检 测 系统 的稳定 性 、 精确 性 。在具 体 检测 过 程 中， 背 景变 化 、 其 他 车辆 干 扰 、 车辆 自身 影 子 、 摄 像 机 不稳 定 等 因 素均 会 对 车辆 检 测 与 分 割 的准 确 性 造
１ ． ３ 背 景 差 法
背景 差 法是把 部分 图像 当成 背景 图像 ． 再用 后 面
获得 的序 列 图像 当前 帧减去 事先 选取 的背 景 图像 ． 实
环境 、 算法 简单 、 检 测 时间短 、 准 确性 高 、 实用 性强 。 其
缺点 是不 能检 测行 驶速 度过 慢 或者静 止 不动 的车 辆 。
动 的物 体 ，不必 知道 场景 信息 就能 够算 出物 体速 度 ． 还 可 以用摄 像机 记 录物体 的运 动过 程 。 此种 方法 的缺 点为 ： 在 无 物体 运 动 时 ． 如果 有 光 照 也 可 以检 测 到光
基于Vi Be的车流量统计算法
基于Vi Be的车流量统计算法在交通管理领域，车流量统计一直是非常重要的一项工作。
它可以对道路交通的状况进行实时监测和预测，为交通管理部门提供重要的参考依据。
近年来，基于Vi Be技术的车流量统计算法得到越来越广泛的应用。
Vi Be技术是一种基于背景减除的目标检测算法，通过对视频帧之间的像素值差异进行分析，来实现对运动物体的检测和跟踪。
在交通管理领域，Vi Be技术不仅可以用于车流量统计，还可以用于交通事故检测、公路通行能力评估等方面。
1. 背景建模Vi Be算法的核心是背景建模，即通过对视频图像中背景的学习和建模来实现对目标物体的检测。
在背景学习阶段，算法会对视频帧进行连续采样，并将每帧图片的像素信息记录下来，并用这些像素信息得到场景背景。
该背景模型包含了一些背景图片的风格和基本运动。
2. 前景提取在背景建模完成后，算法会对连续帧进行对比，以检测出前景物体。
具体的做法是，将当前帧的像素信息与背景模型进行差分，得到差异帧。
差异帧中不同的像素值表示为前景点，与背景模型相同的像素值表示为背景点。
3. 目标分割和跟踪在前景提取的基础上，Vi Be算法可以实现对目标物体的分割和跟踪。
具体的做法是，对前景进行形态学滤波和连通区域分析，得到目标物体的连通区域。
然后，通过对连通区域进行分析，计算目标的位置和移动速度等信息。
4. 车流量统计通过对目标物体进行跟踪，我们可以得到每一辆车的轨迹信息。
而车流量统计就是对这些轨迹信息进行统计和分析，来得到车流量的相关指标。
具体的做法是，统计每一辆车进入和离开监测区域的时间戳，以此计算出车流量、车速等指标。
总结来说，Vi Be的车流量统计算法通过对视频中的像素信息进行分析，能够实现对运动物体的检测和跟踪，并通过对跟踪信息的统计和分析，提取出车流量等交通信息。
这个算法不仅简单高效，而且能够适应不同的交通场景，因此在实际交通管理中大有用途。
基于视频的车流量统计算法
现： 经Ｇ ＭＭ 建模后 ， 利用背景差分法 检测 得到的前 景
图像 巾 ， 车辆 内部容 易出现空洞 ， 这给 后续 车辆的检测 和跟 踪带来 了困难 。本文采用 Ｇ ＭＭ 结合 背景差分法 得到 二值化 图像 ， 然 后在 目标像素 的邻域 范围 内， 将与 目标 像素具有相似 邻域 结构的背景 像素标 记为 目标像 素， 这将 在一 定程度上 ， 填补 车辆 内部空洞 ， 便 于对车
了Ｊ 。 泛 的应 用ｌ ｌ － ２ １ 。 本文在 研究 国 内外相 关技 术的基 础上 ， 提出了 一 种基 于视 频的车流 量统计 算法 ， 并在 Ｖ ｉ ｓ ｕ ａ ｌ Ｓ ｔ ｕ ｄ ｉ ｏ
下 辆检 测
读 入 背 视 景 频 ～ 建
举辆 跟 踪
获
连 前 通 特 目 景 征 标 图 —● 域 一一 Ｉ 提 — ＿ ． 跟
序
列
模
像
处
理
取
取 － Ｉ 查＝ 踪 流
量
Байду номын сангаас
图 １车 流 量 统 计 流 程
（ １ ） 车 辆 检 测
背景建 模 中较常 用的是 高斯混 合模 型 ， 但 实验 发
２ ０ ０ ８上结 合 Ｏ ｐ ｅ ｎ Ｃ Ｖ ２ ． ４ ． ４编 程 实现 ， 取 得 了较 好 的
图像块 ｘ的位置 ， 用 目标 中心点坐标 （ ｘ ， ｙ ） 表示 。
其中， ｈ是控 制 衰减程 度 的参数 ； （ Ｎ ） 表 示 以
像素 ｊ 为中心 、 大小为 ｆ ｘ ｆ 的相似 窗 Ⅳ 上 的灰度 向量 ，
②训练 ＭＩ Ｌ分类器
第 一步 ， 训 练 Ｍ 个 弱 分类 器 。每 一 个 弱分 类 器 ｈ ｋ ） 由特征 及其所服 从分布的参数唯一确 定。假设
一种基于视频分析的车流量统计方法[发明专利]
![一种基于视频分析的车流量统计方法[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/5c9c8df9cc7931b764ce15c8.png)
专利名称：一种基于视频分析的车流量统计方法专利类型：发明专利
发明人：常志国,李晶,胡云鹭,郭茹侠,何创,闻江申请号：CN201510962491.2
申请日：20151219
公开号：CN105427626A
公开日：
20160323
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开了一种基于虚拟检测线的车流量统计方法，并应用于实际的道路交通场景中。
对实时交通视频流进行处理，采用帧差法进行运动目标的识别和提取。
车流量检测部分，基于虚拟检测线的车辆计数方法不可避免地会出现漏检和误检问题。
针对这一问题，本发明提取并结合了两种图像信息：位置信息和像素变化信息，提出了一种新的基于虚拟检测线的车流量分割计数方法。
该方法结合了虚拟线圈和目标跟踪各自的优势，兼顾了车流量统计的实时性和准确性。
实验结果表明，本方法在多种不同天气状况下在各车道对视频车辆计数的准确率均大于95％，具有容易推广实施的优势。
申请人：长安大学
地址：710064 陕西省西安市碑林区南二环中段33号
国籍：CN
代理机构：西安通大专利代理有限责任公司
代理人：徐文权
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【精编完整版】基于视频的车流量统计算法设计毕业论文设计
基于视频的车流量统计算法设计摘要：智能交通系统(ITS)已经被科学家认为是解决当前城市交通问题最有效的方法,也是目前和未来交通发展的主流方向。
ITS的前提是获得交通道路的实时信息,比如车速、车流量等。
本文主要研究ITS中基于视频检测技术的车流量统计方法,对所涉及的运动目标检测、背景提取、阴影去除以及车辆统计等核心技术进行了详细的研究。
本文的工作主要分为以下四部分：1)对车流量统计相关算法进行了研究,针对目标检测算法,研究了光流法、帧间差分法和背景差分法。
针对背景提取算法,研究了均值法、统计中值法、单高斯背景模型法和混合高斯背景模型法；针对阴影消除算法,研究了基于HSV颜色空间变换的阴影消除算法、基于色彩特征不变量的阴影消除算法和基于纹理特征的阴影消除算法。
同时,本文对上述算法进行了实验对比分析。
2)给出了一种改进的混合高斯模型背景提取算法,当读入一定帧数的图像之后认为背景达到稳定状态,读入新的视频帧时,对当前帧进行判断,如果像素点和稳定背景图像的像素点差值大于阈值Th1,就对该像素点进行更新,反之就不更新。
3)给出了一种改进的基于虚拟区域的车流量统计算法,首先设置检测区域和检测线,然后跟踪检测区域中车辆的质心到检测线的距离d,如果d小于Th2认为有一辆车辆通过,通过实验验证,本文算法的精确率能达到90%左右。
4)实现了一个车流量统计系统,整个系统主要包括视频播放模块、GMM背景更新模块、前景构建模块和车辆计数模块。
视频播放模块主要完成视频的播放和显示；GMM背景更新模块主要是实现本文的背景提取算法；前景构建模块的主要功能是通过阴影去除和形态学操作得到较好的前景图像；车辆计数模块的主要功能是完成本文的车流量统计算法。
本文深入研究了车流量统计的相关算法,并给出了一种改进的混合高斯模型算法和一种改进的基于虚拟区域的车流量统计算法,最后用VC实现了一个车流量统计系统,实验结果表明本文设计的系统能够对车辆目标进行准确检测与统计。
基于视频的车流量统计算法
像 素值 的单 高斯模 型 为 ，ｉ ，） （， ｔ表示第 ｔ 坐标 为 （，） 帧 的像 素 点对 应 的灰 度值 。Ｐ ， √，） 表 示 ｔ （ （ ｔ） 时刻 坐标 为 （， 的像 素点 ）
背景消 减 法 是 目前 基 于 视 频 检 测 算 法 最 常 用 的一种 检测 方法 ， 景 消 减法 可看 作 帧 差法 的一 种 背 特 殊情 况 ， 固定 不 变 的一 帧 作 为 背 景 ， 后 视 频 去 然
１ １ 背景 消减 法 ．
过程 ， 而且 在 一 定 时 间 内变 化 不会 很 大 ， 因此 可 以
考虑对每一帧每一像素值利用高斯模型建模 ， 即在
一
定 时间 内 ， 位置 为 （， 的每 一 像 素值 都 服从 均 值 ）
为
方差为 吒 的高斯分布。 设图像中每一点的
，ｉ ， 一 （ ｆ ） （，ｔ Ⅳ ， ） 吒 （） １
的每一帧都与背景做差分 ， 如果灰度值小于预先设 定 的阈值 ， 则认为是 背景像 素点 ， 如果 灰度值大 于 预先设定的阈值 ， 则认 为是 前景像素点 ， 由于背景
２１ ０ １年 ３月 １ 日收 到 ４
第一作 者简介 ： 王卫锋 （ ９２ ， ， １ ８ 一） 男 河南周 口人 ， 士研究生 ， 硕 研 究 方向： 较长像处理与模式识别。
消减法对 环境 变化 比较 敏 感 ， 而 背景 提 取 和 背 景 因 更 新显 得尤 为重要 ， 。
２ 背景建模
常用 的背景建 模 方 法 有 滑 动平 均 ， 斯 背 景 建 高 模 等方 法 ， 高斯背 景 又分 为单 高 斯 背景 和多 高 斯 背 景模型， 现采 用单 高斯 背景模 型 。
第 １卷 １
基于机器视觉的车流量检测系统研究
基于机器视觉的车流量检测系统研究近年来，城市化进程快速推进，车流量也随之增加。
城市交通拥堵已成城市发展中不可忽视的问题。
因此，基于机器视觉技术的车流量检测系统研究具有相当的实用性。
车流量检测系统主要通过摄像机采集道路上车流的视频图像，利用图像处理技术对车辆进行检测和识别，分析车辆运行轨迹和车流量等数据信息。
在车流管控、道路交通规划等方面都具有重要的应用价值。
目前，常见的车流量检测系统主要有三种：地感线圈检测系统、计数器检测系统和机器视觉检测系统。
地感线圈检测系统使用线圈电缆作为感应装置，通过车辆重量变化实现车流量检测。
计数器检测系统则是通过怔车门和驶入车辆之间的时间间隔实现车流量的计算。
这两种系统不需要手动干预，可以实现全自动统计车流量，但是由于线圈容易损坏且布放过程较为复杂，计数器电缆敏感范围较小，车流量统计的精确性有一定局限性。
而机器视觉检测系统则是通过相机拍摄视频流，在图像处理算法的帮助下对车流量进行统计和分析。
相比较前两种系统，它具有不受天气影响、布放方便、计数精度高等优点。
因此，近年来机器视觉技术的快速发展也为车流量检测系统提供了新的解决方案。
机器视觉检测系统主要由相机及其支架、图像采集卡、视频采集软件以及图像处理算法组成。
其中，相机是机器视觉检测系统的核心部分。
常见的相机有CCD和CMOS两种类型，CMOS相机由于其快速成像速度、低功耗和低噪声等优点越来越被广泛应用。
图像采集卡是机器视觉检测系统中连接相机和计算机的中间件，它实现了相机的信号传输和采集。
在这个过程中需要考虑到图像处理时间、色彩还原等因素。
视频采集软件的作用是协调相机采集的数据和图像采集卡进行图像处理和存储。
对于机器视觉检测系统的实现，相对复杂的图像处理算法是重中之重。
图像处理算法主要由一系列预处理、分区、轮廓检测、物体追踪和分类等步骤组成，通过计算机算法对图像进行处理和分析，得到需要的车流量等数据信息。
在图像处理算法中，较为常见的有模板匹配法、背景差分法、卷积神经网络法等。
基于视频的车辆流量自动检测方法设计
与 背景 更新 和 车辆计 数 ４个模 块 ， 图 １所示 。 如
收稿 日期 ： ０ １ １ — ８ ２ １－１１
图 １ 车流量检测流程
基 金 项 目 ： 东 省 自然 科 学 基 金 资 助 项 目 （４２ ０ ０ １０ ０ ３ ； 山市 科 技 发 展 专 项 资 金 资 助 项 目（ ０ ９ １ ） 广 ８ ５ ８ ０ ０ ０ ０２ ）佛 ２ ０ ０ １ 作者 简 介 ： 志 伟 （ ９ ６）男 ， 南 常 德 人 ， 南 理 工 大 学 与 佛 山科 学 技 术 学 院联 合 培 养 硕 士 研 究 生 。 吴 １８ 一 ， 湖 华 ＊通 讯 作 者 ： 彦 斌 （９ ２）男 ， 宁 大 连 人 ， 山科 学 技 术 学 院教 授 ， 士 。 范 １６一， 辽 佛 博
Ｊｎ ２ １ ａ． ０２
文 章 编 号 ：０８０ ７ （０ ２ ０—０ １０ １ ０— １ １２ １ ） １０ ０— ５
基 于视 频 的 车辆 流 量 自动检 测 方 法设 计
吴 志 伟 ， 范彦 斌 ， 清 华。 卢
（． 南理 工大学 机械 与汽 车工程 学院， 东 广州 ５０ ４ ；．佛 山科 学技 术学院 机 电工程 系， 东 佛 山 ５ ８ ０ ） １华 广 １ ６ ０２ 广 ２０ Ｏ
可 以分 为虚 拟线 圈法 和 目标 跟踪法 Ｅ ， Ｔ 虚拟 线 圈法 以车 辆经 过 虚拟 线 圈 时图像 的变化 作 为特征 进 行计 ］
数 ， 有计 算量 小 、 具 实时性 好 等优点 ； 目标 跟踪 法用 空间差 判断 相邻 帧 中的车辆 是否 为同一 辆车 ， 主要有 基 于模 型 的方 法 、 于 区域 的方法 以及基 于 动态轮廓 的方 法【 等 ， 时性 不如 虚拟线 圈法好 。 基 ８ 实 本 文 首 先 用 高斯 平 均 法 （ ｕ ｎｎ ａ ｓｉｎＡｖ ｒｇ ，Ｒ Ｒ ｎ ｉｇＧ ｕ ｓ ｅａ ｅ ＧＡ） 练 一 定 数 量 的视 频 帧 获 取初 始背 ａ 训
基于视频的车流量检测
基于视频的车流量检测摘要：随着交通事业的迅速发展，智能交通系统（Intelligent Traffic System，ITS）作为新一代道路交通系统变得日趋重要。
在智能交通系统的发展中，实时获取交通车流量的车辆检测技术扮演着一个极为重要的角色。
本文利用实时刷新背景的方法提取车辆视频的背景,并通过视频的当前帧与背景帧之间的帧差来提取车辆轮廓,以检测车辆,并且利用质心跟踪的方法对检测到的车辆进行跟踪,同时根据一定的区域匹配准则对车辆进行统计。
关键字：智能交通系统图像处理目标识别流量统计随着我国城市化进程加速，城市人口及机动车数量正在飞速增长，这导致了交通流量不断加大，各种交通堵塞事故频发。
交通问题已经成为了政府部门工作的重要难题，同时也给城市的经济建设带来了阻碍和约束。
为了解决这一问题，智能交通系统（ITS）便应运而生，从而实现交通运输服务和管理的智能化。
交通数据监控系统是智能交通系统中的一个重要组成部分，它能够对道路交通状况进行数据参数采集检测，例如：车牌、车速、车流量、车型、排队时间长度等重要信息。
所以，适当的信息检测技术就发挥着非常重的作用。
因此，本文以智能交通系统为背景，以视频图像处理技术为手段，将车辆目标识别和统计算法与OpenCV相结合，研究并设计了基于视频的车流量检测系统。
重点对车辆的目标识别与统计算法进行了研究，提出一种基于背景差分法的目标识别算法，使用的背景能进行实时更新。
1车辆检测算法首先，对捕获的每一帧图像，与提取的背景相减，得到两者的灰度差图。
先通过阈值二值化差图，这里用的是自适应阈值法。
然后用Canny算子进行边缘检测，通过膨胀与腐蚀运算提取到连通区域。
最后寻找车辆的轮廓检测到车辆区域。
车辆检测算法流程如图1所示:图1 检测算法流程图1.1 实时背景更新算法为了能够更加准确的检测到运动目标，就要使背景图像随着当前帧图像的背景变化而变化，即实时背景更新[1]。
图像背景是在图像序列中的灰度值基本不变化或者变化很小的像素。
基于计算机视频的交通流参数检测
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基 于计算机视频的 交通 流参数检 测——鲍 占阔 扬 玉珍
陈阳舟
际距 离 与摄 像 机 的 安装 位 置 密切 相关 ， 各个 参 数
的关 系 如 图 ２所 示 ： 摄 像 机 的 安装 高 度 ； 为 ｈ为
视 场 角度 （ ＯＶ） ｆ ｒ为 一条 检 测线对 应 的角度 ； Ｆ ；／ ｌ
１ 虚 拟 检 测 区域 设 置 与 图像 处 理 流
程
１ １ 虚拟检 测 区域设 置 ．
２ ）安 装 视 频 摄 像 机 比安装 其 它 传 感 器更 经 济， 对道 路交 通 设施 破坏 性更 低 ； ３ ）由计 算 机 视 频 采集 的交 通 量 信 息 便 于联 网通信 ， 于实 现对 道路 交通 网的监控 。 便 基 于计 算 机视 频 图像 的车辆 检测 方法 主要有
处理速 度 ， 笔者 在这 里只考 虑单 车道 的情 况 。
将 摄像 机 安装 在 被 检测 道 路 的 正上 方 ， 向 面 车头。 摄像 机安 装的理 想高 度 为７ ５ｍ～１ ． ． ０ ０ｍ， 太 高或 太 低都 会 影 响摄 取 图像 的效 果 ， 便进 行 不
（ ）图 像 帧 差 法 （ 续 两 幅 图 像 之 间 的 差 １ 连
优 背景更新 策 略 。该 更新策 略是 在选择 性更 新背
景算 法 的基 础 上 ， 过 比较 时 间段 内衣 度 变化 的 通
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交通 与 计 算 机 ２ ０ 第 ３期 第 ２ ０ ６年 ４卷 总 １０期 ３
基于计算机视频的交通流参数检测
鲍 占阔 杨 玉珍 陈 阳舟
（ 京工业大学 北 北京 １０２） ０ ０ ２
摘 要 针对视频 交通流 的特点 ， 总结 以往视 频车辆检测方 法的基础上 ， 出了一种改善 在 提 背景的更新方法 ， 并着重对车流量统计 和车速计算算法 的实现进 行了介绍 。最后给 出了实现结果 并 讨论 了提高检测数据准 确性 的措施 。 关键词 交通流 ｉ 视频车辆检测 ｉ 背景差分 Ｉ 背景更新
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。
基于视频的交通流参数智能检测系统研究
２ 系统 硬 件 组 成 与软 件 处 理 流 程
２ １ 系统 硬 件组 成 ．
．
系统由前端分处理器和中心数据库服务器 ２ 部分组成 。系统结构如图 １ 所示 。 前端分处 理器 包括摄 像头 、 频采集 卡 、 视 工
控机等 ， 中摄像 头应 安装在 视线 良好 、 于监 其 适 控路 面状 况 的位置 ， 如过 街天 桥 、 边 高支 架。 路 系统将视频采 集卡 所采集 的现场道 路状况进 行 分析处理 ， 得到需要 的交 通流参 数并上 传至中心 数据库 保存 。 中心数据库服务器可安装在道路监控 中心 、 交管部 门监控 室 等 便 于人 工操 作 与维 护 的地 点 。 数据库用 于保 存各前 端分处 理器上 传 的道路 交 通 流 相关 数据 ， 支持 用 户 通 过 网络 终 端 设 备 进 并 行 实 时查 询 。
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第 ２ 卷第 ２ ３ 期 ２０ ０ ８年 ４月
成
都
信
息
工
程
学
院
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频 的交通流参数智能检测系统将摄像机 、 图像处理技术 、 模式识别技术等结合起来 ， 应用越来越广泛 ， 以往方法 较 的优点在于 ：１视频摄像机安装简便 ， （） 易于调试 ， 不破坏路 面， 不影响交通 ， 甚至可以利用现有公路 网已有的视频
设备 ， 节省开支 ；２视频 中包含更多的交通流信息 ， （） 视频检测中不仅可以统计车流量 、 车速等参数 ， 同时也可以获 取车辆类型 、 运行轨迹 、 车牌号码等信息 ；３视频检测根据需要可适用于大 区域 、 （） 大场景 的检测 ， 有利于交通的管 理和控制 ；４ 视频检测可以为交通管理部门提供详实的视觉信息 ， （） 如违章车辆 的图片 、 行驶录像等ｕ ３ 一ｊ 。
基于Vi Be的车流量统计算法
基于Vi Be的车流量统计算法
ViBe是一种基于背景分割的算法，可以快速准确地检测视频中的前景物体。
在车流量统计中，ViBe算法可以检测和跟踪视频中的车辆，从而实现车流量的计算。
ViBe算法的工作原理是利用一个背景模型来检测前景物体。
背景模型是通过视频中的像素序列建立的。
ViBe算法根据像素的颜色值和位置来判断像素是否属于背景。
对于每个像素，ViBe算法维护一个背景样本，这个样本包含了像素周围一定数量的像素点，用于计算该像素的背景值。
当新的一帧视频进入算法时，ViBe算法将该帧与背景模型进行比较，如果发现有像素点的值与背景模型的差异性很大，就将该像素点标记为前景物体。
ViBe算法会快速更新当前帧的背景模型，从而适应场景中不断变化的物体和光照等因素。
在车流量统计中，ViBe算法可以利用检测到的前景物体来计算车辆的数目。
当车辆进入视频区域时，ViBe算法会将其识别为前景物体，并跟踪其运动轨迹。
当车辆离开视频区域时，ViBe算法会将其从前景物体中剔除。
通过统计进出视频区域的车辆数目，就可以得到车流量的统计结果。
需要注意的是，ViBe算法虽然可以高效准确地检测前景物体，但由于其基于背景分割的原理，对于场景中出现的新物体会表现出较差的鲁棒性。
因此，在使用ViBe算法进行车流量统计时，需要手动指定视频区域，并尽可能保持区域内的场景不变化，以获得更加准确和稳定的统计结果。
视频车流量检测系统方案
车流量检测系统建设方案厦门科拓通讯技术有限公司版权所有视频车流量检测系统介绍一．科拓视频车流量检测系统简介1.1 系统简介厦门科拓通讯技术有限公司视频车流量检测系统是当今数字图像处理、计算机视觉和模式识别等各项技术高度结合的产品。
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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西南交通大学毕业设计（论文）基于视频的车流量检测算法研究专业: 自动化****: **二零一零年六月西南交通大学本科毕业设计（论文）第I页院系信息科学与技术学院专业自动化年级2006级姓名安伟题目基于视频的车流量检测算法研究指导教师评语指导教师(签章)评阅人评语评阅人(签章)成绩答辩委员会主任(签章)年月日毕业设计任务书班级自动化2班学生姓名安伟学号2006 专业自动化发题日期：2010 年1月1 日完成日期：2010 年6 月15 日题目基于视频的车流量检测算法研究题目类型：工程设计√技术专题研究理论研究软硬件产品开发一、设计任务及要求车流量信息是交通控制中的重要信息，其检测在智能交通系统中占有重要地位。
基于视频图像处理技术的车流量检测系统，通过安装在道路旁边或者中间隔离带的支架上的摄像机和图像采集设备将实时的视频信息采入，经过对视频图像的处理分析可以进行车流量的实时检测。
基于视频的车流量检测系统有易安装、维护及实现方便等明显的优势，非常有利于交通系统的管理及控制。
具体要求如下：1. 对图像进行预处理2. 进行车流量的统计3. 人机界面简单清楚友好二、应完成的硬件或软件实验采集视频图像，对图像进行分析处理，完成车流量的统计，与实际通过车辆数目比较，分析本系统的正确检测率。
三、应交出的设计文件及实物（包括设计论文、程序清单或磁盘、实验装置或产品等）1. 毕业设计论文（必须完全符合学校规范，内容严禁有丝毫的抄袭剽窃）2. CD-R（含论文，程序，程序使用说明书，演示视频，盘面注明姓名，专业，日期）3. 英文翻译按学校规定，导师无特殊要求四、指导教师提供的设计资料1. 研究介绍（包括课题背景、动机、内容、意义）2. 计划说明书3. 部分英文文献资料五、要求学生搜集的技术资料（指出搜集资料的技术领域）1. 本课题相关领域国内外重要论文及资料2. 图像处理知识与VC++编程学习指南六、设计进度安排第一部分查阅资料，学习相关编程语言（ 4 周）第二部分编制程序并进行调试（10 周）第三部分撰写毕业论文（2 周）评阅及答辩毕业论文修改和参加答辩（ 1 周）指导教师：年月日系主任审查意见：审批人：年月日注：设计任务书审查合格后，发到学生手上。
西南交通大学信息科学与技术学院2009年制摘要在智能交通管理系统中，实时的交通流参数检测起着越来越重要的作用。
交通流参数包括车流量、车速、车道占有率等，参数检测的方式也有多种，但基于图像处理的视频车辆检测技术以其检测区域大、系统设置灵活等突出的优点，成为智能交通系统领域的一个研究热点。
因此，基于视频的交通流量检测技术成为其研究领域的重要方面和基础。
本文是在阅读和学习国际国内智能交通系统基础上，首先介绍了智能交通系统的背景和意义,视频检测技术的优越性,智能交通系统在国内外研究的现状。
经过多年的不断发展,目前已经提出了很多相关的算法和解决方案.本文在学习和理解这些成果的基础上,采用设置虚拟线的方法来实现车流量统计的算法。
本文在研究过程中主要采用了图像数字化,图像锐化,图像分割,背景相减,虚拟线圈更新,虚拟线圈内车辆的检测等算法。
其中图像分割,背景相减,虚拟线圈的更新是本文的核心内容并作了详细的介绍。
其中背景相减介绍了四种常用的算法,并分析了各种算法的优缺点,结合各种的算法的优缺点,最后本文采用自适应背景相减法,该算法能够很好的提取出目标图像,不过由于外界各种因素比较敏感,同时会出现许多伪运动目标点，不利于目标的准确检测,影响检测准确度,这有待于日后进一步的研究和学习。
本文设计了一种实时可靠的基于虚拟检测线的交通流量检测算法,该算法能够一定的程度上的在复杂路况条件下精确的对车流量进行检测。
关键词：视频检测技术；车流量统计；虚拟线圈更新；自适应背景相减法AbstractIn the Intelligent Traffie System，parameter measurement of real-time traffic flow is becoming more and more important.Traffic flow parameter includes vehicle flow, vehicle velocity, road-occupied rate and so on. There are many kinds of ways to measure parameters, but the technology of video vehicle detection based on image processing has been a hot field in Intelligent Traffic System, because it has prominent advantage that the detectiong field is extensive and the system setting is flexible .Therefore, the detection technology of traffic flow based on video becomes an importance of aspect and foundation.Based on reading and learning the Intelligent Traffic System of home and abroad, the background of the Intelligent Traffic System, the advantages of video detection technolog and the studing situation of the Intelligent Traffic System in national and international are introduced firstly. After years of constant development, it has made a lot of relevant algorithms and solutions. Based on learning and uderstanding these results, those methods are used to set the virtual line to achieve the algorithm of traffic volume statistic. In this paper, the main course of the study is to use the algorithms of digital image, image enhancement, image segmentation, background subtraction, virtual loop update, virtual loop detection within the vehicle. Image segmentation, background subtraction, virtual loop update are the core of this paper and described in detail. Background subtraction introduces four common algorithms, and analyzes the advantages and disadvantages of each algorithm, combines with the advantages and disadvantages of various algorithms. Finally, in this paper, we use an adaptived-background subtraction. The algorithm can extract a good target image, but it is more sensitive to the external factors, while the emergence of many pseudo-moving target, which is not conducive to the precise of target detection and effect the accuracy of detection, so it is subject for further research and study. This paper presents a reliable real-time traffic flow algorithm based on virtual test line detection. To some extend, this algorithm can detect the traffic flow precisly under the condition of complexity.Keywords:video detection technolog; traffic flow statistics; virtual loops update;adaptived-background subtraction目录摘要 ............................................................................................................................. I II ABSTRACT (V)第1章绪论 (1)1.1本论文的背景和意义 (1)1.2国内外研究现状 (3)1.3本论文研究内容和方法 (5)1.3.1研究内容 (5)1.3.2研究方法 (5)1.4本论文的结构安排 (6)第2章系统总体设计 (8)2.1总体设计 (8)2.2系统开发环境 (9)2.2.1Visual Studio 2008介绍 (9)2.2.2OpenCV1.1介绍 (10)2.2.3WinAVI Video Converter介绍 (12)2.3系统环境配置 (12)2.4本章小节 (16)第3章基于视频车流量的算法研究 (17)3.1算法综述 (17)3.2算法的详细实现 (17)3.2.1图像数字化 (17)3.2.2图像锐化 (20)3.2.3像素分类 (21)3.2.4图像分割 (21)3.2.5背景相减 (23)3.2.6虚拟线的更新 (25)3.2.7虚拟线的车流量检测 (27)3.3本章小节 (29)第4章软件的实现 (30)4.1软件的实现 (30)4.2本章小节 (36)结论 (37)致谢 (38)参考文献 (39)第1章绪论1.1 本论文的背景和意义随着社会的发展和科技的进步,人民的生活水平得到很大的提升,汽车的拥有量大幅提升,交通需求日益增加,城市交通拥堵,交通事故频繁发生,交通环境日益恶化以及能源短缺成为当今世界面临的共同问题。