基于视频的车辆检测系统论文
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。
基于视频监控的车辆违章检测技术研究
基于视频监控的车辆违章检测技术研究一、绪论随着汽车保有量的不断增加，道路交通安全问题日益突显。
车辆违章行为的发生率高、影响范围大，已经成为事故频发的重要原因之一。
因此，车辆违章检测技术的发展具有重要意义。
本文将从基于视频监控的角度对车辆违章检测技术进行探讨。
二、视频监控技术在车辆违章检测中的应用1. 传统车辆违章检测方法的限制传统的车辆违章检测方法包括摆放轴检测器、设置闯红灯抓拍机、安装超速抓拍设备等，但是这些方法存在很多局限性，例如沿途轴重测试不够精确、红绿灯抓拍人工干预比较大、超速抓拍设备需要占据较大的设备资源等。
2. 视频监控技术的优势与传统的车辆违章检测方法相比，基于视频监控的技术具有以下优势：（1）具有较高的准确性。
视频监控技术可以非常准确地获取车辆的行驶轨迹，并对车辆进行识别。
（2）不受环境干扰。
使用传感器设备进行车辆违章检测时，常常会受到外部环境的干扰，例如下雨、积雪等恶劣天气。
而视频监控技术不受这些影响。
（3）具有较强的实时性。
视频监控技术能够及时反馈车辆违章行为，有利于交通管理部门及时采取措施。
（4）可扩展性强。
视频监控技术可以轻松扩展覆盖面积，并且使用成本相对较低。
3. 基于视频监控的车辆违章检测技术关键技术对于基于视频监控的车辆违章检测技术，关键在于以下几个方面。
（1）视频采集技术。
车辆违章检测的首要问题就是获取车辆的视频数据。
合适的摄像头采集角度、清晰度、帧率都是影响车辆违章检测效果的因素。
（2）目标识别与跟踪。
车辆在视频监控中的目标识别和跟踪是车辆违章检测技术的核心。
需要克服车辆行驶速度快、光照变化大、背景复杂等问题，保证目标的稳定追踪和识别。
（3）车辆特征提取。
基于视频监控的车辆违章检测技术需要识别车辆的关键特征，例如车牌号、车辆颜色、车辆型号等。
（4）违章行为识别。
最后，基于视频监控的车辆违章检测技术需要识别出车辆是否存在违法行为，例如闯红灯、超速等。
三、结论与展望基于视频监控的车辆违章检测技术优势明显，但是该技术也面临着一些挑战。
基于视频的车辆检测技术及其在智能交通中的应用
基于视频的车辆检测技术及其在智能交通中的应用第一篇：基于视频的车辆检测技术及其在智能交通中的应用基于视频的车辆检测技术及其在智能交通中的应用智能交通系统(ITS)，随着信息技术、计算机技术、数据通信传输技术、模式识别技术、图像处理技术等学科的迅猛发展，得到了日益广泛的应用，极大提高了交通管理的智能化、科学化、规范化水平。
特别是计算机视觉技术的发展为提高交通系统智能化程度，提供了有效手段。
一、主要车辆检测技术及性能比较依据车辆检测触发方式的不同，现有的车辆检测器主要分为以下几类：电磁感应、红外感应、微波感应、超声波、视频检测方式等。
电磁感应线圈（ILD）是一种普遍采用的方式，采用感应线圈应用到车辆检测中，开始于上个世纪70年代。
其基本原理是在路面检测区域敷设感应线圈，当车辆经过线圈上方时，线圈电感量会发生变化，利用这种变换来检测是否有车辆通过。
其优点是：该技术因为比较可靠的检测车辆，技术成熟、易于掌握，计数精确，同时系统稳定，受环境的影响较少。
价格低廉。
缺点是：安装过程对可靠性和寿命影响很大，维修或安装需中断交通，破坏路面，影响路面寿命。
同时线圈易被重型车辆、路面修理等损坏，而且它的维护难度大，不易移植，线圈容易在夏季断路。
红外传感器使用发射、接收器，发射光束并接收反射光束，通过反射频率的变化进行对所需数据的检测。
优点：同一算法能够适用于昼、夜不同的时段，价格中等。
缺点：为了实现高灵敏度，可能需要很好的红外线焦平面检测器，来提高功率。
微波感应技术是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，实现车辆检测。
优点：能够应用于恶劣气候条件。
缺点：在车流拥堵以及大型车较多、车型分布不均匀的路段，由于遮挡，测量精度会受到比较大的影响，对安装高度要求严格，安装困难，价格也比较昂贵。
超声波检测器的原理是这样的，首先由传感器发射一束能量到检测区，然后接受反射回来的能量束，通过有关的换能装臵，将能量转换成所需的数据，依据此数据判别被检测物是否存在或与传感器的位臵。
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。
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。
基于视频的车辆检测技术综述
基于视频的车辆检测技术综述学院：信息科学与工程学院专业：测控技术与仪器0902班学号：090401065姓名：孙娟摘要基于视频的车辆检测器近年来在智能交通系统(ITS)中得到了越来越广泛的应用。
本文分别讨论了常用基于视频的车辆检测算法，同时分析比较了各种方法的优缺点。
车辆跟踪的基本类型。
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。
关键字：视频；车辆检测；车辆跟踪引言城市智能交通已逐步得到社会各界的广泛关注，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。
车流量检测系统是智能交通(ITS)的基础部分，在城市道路建设、国道高速公路建设、隧道桥梁建设以及交通流的基础理论研究中占有很重要的地位。
近年来，逐渐发展起来了以空气管道检测技术、磁感应检测技术、波频检测技术和视频检测技术等[1~2]为代表的多种交通检测技术[3]。
常用的基于视频图像的车辆检测算法有：光流检测法、背景差法、相邻帧差法、边缘检测法[4]等。
智能交通系统（Intelligent Transport Systems,ITS)是将先进的信息技术、数据通信传输技术、电子传感技术、电子控制技术及计算机处理技术等运用于整个交通管理而建立的一种大范围、全方位发挥作用的，实时、准确、效的综合交通运输管理系统[5~6] 。
国际上一些发达国家[7~8] 从上世纪60年代起，就开始了有关智能交通系统的研究，美国是目前智能交通系统发展最为先进的国家。
2001年4月，美国召开了一次由智能交通系统行业260名专家参与的全国高层讨论会，并且制订了二十一世纪前10年智能交通系统的发展总体规划。
在此阶段，各国通过立法或其他形式，逐渐明确了发展ITS战略规划、发展目标、具体推进模式及投融资渠道等。
美、日等发达国家在推动ITS研发和试点应用的同时，从拓展产业经济视角，不断促进ITS产业形成，注重国际层面竞争，大规模应用研发成果。
基于视频的车辆检测系统设计_樊兆宾
—255—基于视频的车辆检测系统设计樊兆宾，史忠科，杨 珺(西北工业大学自动化学院，西安 710072)摘 要：设计一种基于视频技术的嵌入式车辆检测系统。
该系统采用DSP+FPGA 硬件结构，通过FPGA 进行图像采集控制，DSP 进行图像处理，实现对运动车辆的检测。
程序设计采用选择性背景更新法提取背景，并对运动目标的连通域检测算法进行改进。
该系统应用于城市交通信号机的交通信息采集，在功能、可维护性等方面优于感应线圈等传统的检测方式。
关键词：车辆检测；背景差法；嵌入式系统；可编程逻辑器件Design of Video-based Vehicle Detection SystemFAN Zhao-bin, SHI Zhong-ke, YANG Jun(School of Automation, Northwestern Polytechnical University, Xi’an 710072)【Abstract 】A video-based embedded vehicle detection system is presented. The scheduling of image collection is controled by FPGA and image is processed by DSP. In this system, the alternative background update method is used and the moving objects detection method is improved. It is applied to obtain traffic data for urban traffic signal control machine,and has better performances on function and maintenance compared with traditional detection methods such as inductance coil detection.【Key words 】vehicle detection; background subtraction; embedded system; programmable logic device计 算 机 工 程Computer Engineering 第34卷 第6期Vol.34 No.6 2008年3月March 2008·工程应用技术与实现·文章编号：1000—3428(2008)06—0255—03文献标识码：A中图分类号：U391.411 概述城市交通信号控制主要指城市道路交叉口的交通信号控制。
基于视频分析的车辆智能监测技术研究
基于视频分析的车辆智能监测技术研究随着交通拥堵和违规行为的增加，车辆监测技术变得越来越重要。
传统的监测方法往往依赖于人工巡逻和传感器设备，但这些方法往往效率低下且成本高昂。
为了解决这些问题，基于视频分析的车辆智能监测技术应运而生。
基于视频分析的车辆智能监测技术利用计算机视觉和图像处理技术，通过对视频图像进行分析和识别，实现对车辆的自动监测和分析。
该技术可以实时监测交通流量、识别违规行为、检测交通事故等。
首先，基于视频分析的车辆智能监测技术可以实时监测交通流量。
通过对视频图像中的车辆进行识别和计数，可以准确地统计道路上的车辆数量和车流量，为交通管理部门提供准确的数据支持。
基于这些数据，交通管理部门可以根据交通流量的变化情况来调整交通信号灯的配时，从而优化交通流畅度。
其次，基于视频分析的车辆智能监测技术可以识别违规行为。
通过对视频图像中的车辆进行特征提取和行为分析，可以实时监测和识别违反交通规则的车辆，如闯红灯、逆行、超速等。
一旦发现违规行为，系统会立即发出警报，并将违规行为的视频图像和相关信息传输给交警部门，方便交警进行追踪和处理。
此外，基于视频分析的车辆智能监测技术还可以检测交通事故。
通过对视频图像中的车辆运动轨迹和位置的分析，可以实时监测交通事故的发生，并自动触发报警系统。
同时，系统还可以将交通事故的视频图像和相关信息传输给相关部门，以便及时救援和处理。
综上所述，基于视频分析的车辆智能监测技术在交通管理和安全领域具有广阔的应用前景。
该技术通过对视频图像的分析和识别，实现了对车辆的自动监测和分析，可以实时监测交通流量、识别违规行为、检测交通事故等。
相比传统的监测方法，该技术具有效率高、成本低的优势，有望为交通管理部门提供更加准确、快速和智能化的监测手段，为交通流畅和安全提供更好的保障。
基于视频的车辆检测研究
基于视频的车辆检测研究
在智能交通系统中,对运动车辆实现无人监控是当今研究的热点问题,它涉及到计算机视觉、信息采集、视频图像处理等各方面的技术。
运动车辆的有效检测和准确跟踪是现代智能交通研究的核心部分。
本文对此问题进行了一些研究,给出了一种在自然道路背景下运动车辆自动检测与跟踪的方法,并开发了相应的软件系统,初步实现了运动车辆的自动跟踪。
本文实现了基于帧差法的运动车辆的检测,并对图像的平滑处理、增强、边界检测、噪声去除等方面做了分析和研究。
在连通区域上,提出一种新的多运动目标探测标记法,实现了公路交通中运动车辆的有效检测和提取。
在车辆检测的基础上,本文采用匹配-修正-预测的循环策略对车辆跟踪进行了研究。
根据运动车辆在相邻两帧中移动距离不大,从而在图像中面积的变化也不大的特点,采用运动车辆的中心和面积两个参数在相邻图中进行匹配。
利用卡尔曼滤波理论建立运动模型,通过车辆特征如中心位置和面积大小进行预测,预测得到的运动目标和当前帧中的目标进行匹配,寻找运动目标在图像序列中各帧中的对应关系,确定其运动轨迹,可以进一步得到车速、车流量等重要的交通参数。
实验结果表明,减小了模板匹配的搜索区域,并降低误匹配的概率,能够对运动车辆进行有效跟踪。
此外,由于该算法处理参数少,数据量小,能够实时跟踪到车辆在图像中的位置。
本文设计并用Visual C++实现了基于视频的运动目标检测实验系统,给出了系统的框架结构和实现步骤。
最后还对影响交通检测精确度的因素进行了分析,并提出一些解决方案。
基于视频图像的车辆检测跟踪技术的分析研究
大连理工大学硕士学位论文基于视频图像的车辆检测跟踪技术的分析研究姓名：孔繁奇申请学位级别：硕士专业：计算机应用技术指导教师：王占杰20071219大连理工大学硕士学位论文摘要实时交通检测与信息采集己经成为智能交通系统中的一项重要课题，而运动车辆的实时检测与跟踪分类则是其中的核心的部分。
近年来，基于视频图像的车辆检测跟踪技术己成为研究的重点和热点。
本文对此问题进行了研究，针对车辆的检测、阴影去除、车辆识别与跟踪、车辆分类统计等方面进行了分析与部分改进，初步设计实现了一基于交通图像序列的检测、跟踪与分类统计的车辆智能实时监测系统，并通过实验证明了系统的有效性和实时性。
主要研究包括以下几个方面：（１）运动车辆的检测。
分析了目前对运动目标检测中背景重建和背景更新的一些技术和方法，给出了一种基于改进的自适应背景方法的背景模型，能实时提取干净的背景帧，有效地实现了背景的实时更新。
（２）运动车辆阴影的去除。
针对阴影对车辆跟踪和分类带来的不利影响，研究了阴影灰度值分布的特点，利用阴影和背景区域的光度增益特点有效的消除了车辆的阴影。
（３）运动车辆的跟踪。
针对跟踪车辆所需计算量大、车辆汇聚和分离时跟踪丢失等问题，本文利用车辆跟踪的特点，采用找寻以两帧目标车辆的重叠区域面积为权值的最大权值图的区域跟踪的方法在图像中进行匹配，有效的解决了车辆汇聚和分离时的跟踪问题，实现了运动车辆的实时跟踪。
（４）初步设计并实现了一个视频车辆监测系统。
系统在．ＮＥＴ环境利用Ｃ样设计实现，该系统主要实现了车辆检测及实时跟踪和运动车辆分类统计。
实验结果表明该系统对车辆能够实时有效地获得跟踪结果和分类统计，具有较强的适应性和一定的实用价值。
关键词：车辆检测；阴影去除；车辆跟踪；车辆分类大连理工大学硕士学位论文ＴｈｅＡｎａｌｙｓｉｓａｎｄＲｅｓｅａｒｃｈｏｎｔｈｅＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙｏｆＤｅｔｅｃｔｉｏｎａｎｄＴｒａｃｋｉｎｇｏｆＶｅｈｉｃｌｅｓｉｎＶｉｄｅｏＳｅｑｕｅｎｃｅＡｂｓｔｒａｃｔＴｒａｆｆｉｃｒｅｆｌｆｉｍｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎａｎｄｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｃｏｌｌｅｃｔｉｏｎｈａｓｌⅪｃｏｍｅａｌｌｉｍｐｏｒｔａｎｔｓｕｂｊｅｃｔｉｎＩＴＳ（ＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＴｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎＳｙｓｔｅｍ），ａｎｄｍｏ“ｎｇｖｅｈｉｃｌｅｒｅａｌｔｉｍｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎａｎｄｔｒａｃｋｉｎｇａｎｄｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｉｓｔｈｅｃａｐｉｔａｌｐａｒｔ．Ｉｎｒｅｃｅｎｔｙｅａｒｓ，ｔｈｅｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｏｎｄｅｔｅｃｔｉｏｎａｎｄｔｒａｃｋｉｎｇｂａｓｅｄｏｎｖｉｄｅｏｓｅｑｕｅｎｃｅｈａｓｂｅｃｏｍｅｔｈｅｆｏｃａｌｐｏｉｎｔ．Ｔｈｒｏｕｇｈｓｕｍｍｉｎｇｕｐａｎｄ＝ｕｌｌｙｍｇｔｈｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｅｘｉｓｔｉｎｇｍｅｔｈｏｄｓｉｎｖｅｈｉｃｌｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎａｎｄｔｒａｃｋｉｎｇａｎｄｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｓｔｕｄｉｅｓｔｈｅｓｅｉｓｓｕｅｓｉｎｃｌｕｄｉｎｇｖｅｈｉｃｌｅｓｄｅｔｅｃｔｉｏｎ，ｓｈａｄｏｗｅｌｉｍｉｎａｔｉｏｎ，ｖｅｈｉｃｌｅｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ，ｔｒａｃｋｉｎｇａｎｄｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ，ｗｈｉｃｈｉｍｐｌｅｍｅｎｔｓａｎｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｓｙｓｔｅｍｏｆｖｅｈｉｃｌｅｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｆｏｒｖｉｓｉｏｎ－ｂａｓｅｄｄｅｔｅｃｔｉｏｎａｎｄｔｒａｃｋｉｎｇａｎｄｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｏｆｖｅｈｉｃｌｅｓｉｎｉｍａｇｅｓｅｑｕｅｎｃｅｓｏｆｔｒａｆｆｉｃｓｃ２ｎｅｓ．Ｍｏｒｅｏｖｅｒ．ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓａｒｅｉｍｐｌｅｍｅｎｔｅｄｔｏｄｅｍｏｎｓｔｒａｔｅｔｈｅｖａｌｉｄｉｔｙｏｆｐｒａｃｔｉｃａｌｉｔｙｏｆｓｙｓｔｅｍ．Ｔｈｅｍａｉｎｃｏｎｔｅｎｔｓｏｆｔｈｅｓｔｕｄｙｉｎｃｌｕｄｅｓｕｃｈａｓｐｅｃｔｓａｓｆｏｌｌｏｗｉｎｇ：（１）Ｍｏｖｉｎｇｖｅｈｉｃｌｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎ：Ｔｈｒｏｕ曲ａｎａｌａｙｚｉｎｇａｎｄｓｔｕｄｙｉｎｇｓｏｍｅｍｅｔｈｏｄｓｉｎｂａｃｋｇｒｏｕｎｄｅｘｔｒａｃｔｉｏｎａｎｄｕｐｄａｔｉｎｇｂａｃｋｇｒｏｕｇｎｄ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｅｓｅｎｔｓａｂａｃｋｇｒｏｕｎｄｍｏｄｅｌｂａｓｅｄｏｎｍｏｄｉｆｉｅｄａｄａｐｔｉｖｅｂａｃｋｇｒｏｕｎｄｍｅｔｈｏｄｗｈｉｃｈＣａｎｅｘｔｒａｃｔｔｈｅｒｅａｌｔｉｍｅｎｏ－ｆｏｒｅｇｒｏｕｎｄｂａｃｋｇｒｏｕｎｄｉｍａｇｅａｎｄｉｍｐｌｅｍｅｎｔｂａｃｋｇｒｏｕｎｄｒｅａｌｔｉｍｅｕｐｄａｔｉｎｇｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙ．（２）Ｍｏ“ｎｇｖｅｈｉｃｌｅｓｈａｄｏｗｓｅｌｉｍｉｎａｔｉｏｎ：Ｔｏｓｏｌｖｅｔｈｅｓｈａｄｏｗｐｒｏｂｌｅｍｗｈｉｃｈｉｎｆｌｕｅｎｃｅｓｗｉｔｈｖｅｈｉｃｌｅｔｒａｃｋｉｎｇａｎｄｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ．ｎｌｉＳｐａｐｅｒｍａｋｅｓａｓｔｕｄｙｏｆｇｒａｙ－ｌｅｖｅｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｆｅａｔｕｒｅｓｏｆｓｈａｄｏｗａｎｄｄｅｖｅｌｏｐｓａｎｅｆｆｅｃｔｉｖｅｓｈａｄｏｗｅｌｉｍｉｎａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎａｎａｌｙｚｉｎｇｐｈｏｔｏｍｅｔｒｉｃｇａｉｎｐｒｏｐｅｒｔｉｅｓｏｆｓｈａｄｏｗａｎｄｂａｃｋｇｒｏｕｎｄｒｅｇｉｏｎ．（３）Ｍｏｖｉｎｇｖｅｈｉｃｌｅｔｒａｃｋｉｎｇ：Ｆｏｃｕｓｉｎｇｏｎｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｃａｕｓｅｄｂｙｔｉｍｅ－ｃｏｎｓｕｍｉｎｇｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｎｄｌｏｓｔｏｂｊｅｃｔｓｉｎｔｒａｃｋｉｎｇｄｕｅｔｏｓｐｉｒｉｎｇａｎｄｍｅｒｇｉｎｇｏｆｖｅｈｉｃｌｅｓ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｅｓｔｈｅｂａｓｉｃｔｒａｃｋｉｎｇｍｅｔｈｏｄｓｏｆｍｏｖｉｎｇｖｅｈｉｃｌｅｓ，ａｎｄｐｒｅｓｅｎｔｓａｔｒａｃｋｉｎｇｍｅｔｈｏｄｏｎｆｉｎｄｉｎｇｔｈｅｍａｘｉｍａｌｗｅｉｇｈｔｇｒａｐｈｔｏｒｏｂｕｓｔｌｙｈａｎｄｌｅｓｐｌｉｔｉｎｇａｎｄｍｅｒｇｉｎｇｏｆｍｕｌｔｉｐｌｅｖｅｈｉｃｌｅｓａｎｄｉｍｐｌｅｍｅｎｔｓｒｅａｌｔｉｍｅｔｒａｃｋｉｎｇ．（４）ＴｈｉｓｐｒｅｌｉｍｉｎａｒｙｓｙｓｔｅｍｉｓｉｍｐｌｅｍｅｎｔｅｄｂｙＣ样ｏｎＭｉｃｒｏｓｏｆｔ．ＮＥＴｆｒａｍｅｗｏｒｋｗｈｉｃｈＣａｎｃｏｍｐｌｅｔｅｄｅｃｔｅｃｔｉｏｎａｎｄｒｅｎｌｔｉｍｅｔｒａｃｋｉｎｇａｎｄｅｌａｓｓｉｆｌｃａｔｉｏｎｓｔａｔｉｓｔｉｃｓｏｆｖｅｈｉｃｌｅｓ．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｆｒｏｍｒｅａｌｔｒａｆｆｉｃｓｃｅｎｅｓｐｒｏｖｅｔｈａｔｔｈｅｓｙｓｔｅｍｉｓｃａｐａｂｌｅｏｆａｃｈｉｅｖｉｎｇｒｅａｌｔｉｍｅｈｉｇｈ・ａｃｃｕｒａｃｙｔｒａｃｋｉｎｇａｎｄｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙ，ａｎｄｉｔｉｓｒｏｂｕｓｔａｎｄｐｒａｃｔｉｃａｌ．一ＩＩＩ基于视频图像的车辆检测跟踪技术的分析研究ＫｅｙＷｏｒｄｓ：ＶｅｈｉｃｌｅＤｅｔｅｃｔｉｏｎ；ＶｅｈｉｃｌｅＴｒａｃｋｉｎｇ；ＶｅｈｉｃｌｅＣｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ；ＳｈａｄｏｗＥｌｉｍｉｎａｔｉｏｎＩＶ—独创性说明作者郑重声明：本硕士学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得研究成果．尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写的研究成果，也不包含为获得大连理工大学或者其他单位的学位或证书所使用过的材料．与我一同工作的同志对本研究所做的贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意．作者签名：地笙墨日期：冱砬！罗人连理工大学硕士研究生学位论文大连理工大学学位论文版权使用授权书本学位论文作者及指导教师完全了解“大连理工大学硕士、博士学位论文版权使用规定”，同意大连理工大学保留并向国家有关部门或机构送交学位论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。
基于视频图像处理的车辆排队长度的检测
起 的 ， 这 些 区域标 记 为前 景像 素 ， 用标 记 的像 素 区 将 利 域 可 以确定 运 动 目标 在 图像 中的位 置 。由 于相邻 两 帧 间的 时间 间隔非 常短 。用前 一 帧 图像 作 为 当前 帧 的背 景 模型 具有 较好 的实时 性 ， 背 景不 积 累 ， 更新 速 度 其 且 快 、 法简 单 、 算 计算 量小 。
２２车辆 存 在检 测 ．
图 １直线 检测 算 法 原 理 图
对 图 像 中检 测 边 缘 后 的 虚 拟 区 ， 理 过 程 是 从 处
（ ，） ｉｊ 像素开始， ＯＯ 从左至右， 从下至上， 处理每一个像素。 以黑色 点像 素 ） ， 个像 素处 理过 程 为 根据 参数 为例 每 如 果 没 有 检测 到 虚 拟 区 内的运 动 车辆 ，那 么 接 下 Ｗ、， Ｌ先检测相邻上方 的点， 再检测相邻右方的点， 只要 来 要进 行车 辆存 在检 测 。本 文将 背 景差 别法 和边 缘 检 在 一 个方 向上 检测 到直 线 ， 判 定（ｉ 则 ｉ） ，位于某 条 直线上 ， 测 法这 两种 算法 结合 起来 来 对 车辆进 行存 在 检测 。下 置标 志位为 真， 到 的直线 数加 ｌ 检测 。 面分 别对 这 两种 算法 进行 介绍 。 显然 ，， Ｌ ｈ参数 是控 制直线 检 测精 度（ 图 中，＝ ；， 上 Ｌ ｈＬ
摄 像机 来获 取 车流量 信 息 ，安装 在计算 机 里 的控 制 软
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智能交通系统中基于视频处理的车辆识别技术研究
智能交通系统中基于视频处理的车辆识别技术研究车辆识别技术是在智能交通系统中不可或缺的技术之一。
基于视频处理的车辆识别技术更是成为了近年来研究的热点之一。
本文将探讨智能交通系统中基于视频处理的车辆识别技术的研究现状和未来发展方向。
一、车辆识别技术的需求随着社会的发展和城市化进程的加快，车辆数量呈现快速增长的趋势。
同时，道路监管和车辆管控需求不断提高。
而传统的基于人工巡查的管理方式已经不能满足现代城市快速发展的需求。
因此，智能交通系统应运而生，成为未来城市交通管理的重要手段。
而在智能交通系统中，车辆识别技术无疑是不可或缺的一部分。
基于视频处理的车辆识别技术在智能交通系统中应用广泛。
该技术可以通过视频图像中的车辆颜色、大小、形状等特征进行车辆识别，实现车辆的跟踪和管理。
同时，基于视频处理的车辆识别技术由于具有自动化、高效率、低成本等优势，成为了车辆识别技术研究的热点。
二、车辆识别技术的应用基于视频处理的车辆识别技术在智能交通系统中有着广泛的应用。
其中，最常见的应用场景如下：1.路口识别技术交通繁忙的路口是交通事故的高发区域之一。
基于视频处理的路口识别技术可以实时监控路口车流量的情况，通过车辆识别技术对车辆进行分类，智能控制信号灯的流量分配，从而确保路口交通的畅通和安全。
2.停车场管理在城市中，车位越发珍贵，停车场的管理也越来越重要。
基于视频处理的车辆识别技术可以识别车辆的进出时间和停车位置，实现停车场管理的自动化和信息化。
3.高速公路管理高速公路是人们出行的重要通道之一。
基于视频处理的车辆识别技术可以实现对车辆的管理，智能识别违规超速和超载车辆，确保行车安全。
与此同时，基于视频处理的车辆识别技术也可以实现高速公路的收费管理，提升通行效率。
三、车辆识别技术的发展趋势随着技术的不断进步，基于视频处理的车辆识别技术也在不断改进和发展。
未来，车辆识别技术的发展趋势如下：1.智能化随着AI技术的不断发展，车辆识别技术也将越来越智能化。
基于视频分析技术的交通事件检测系统
基于视频分析技术的交通事件检测系统随着城市化的不息进步，交通问题成为人们平时生活中不行轻忽的一个方面。
交通事故的频发以及交通拥堵给人们的出行带来了困扰，因此研发一种成为了一项迫切的需求。
本文将探讨这种以及其在交通管理中的应用。
一、交通事件检测系统的概述交通事件检测系统是一种利用现代计算机视觉技术，结合实时视频监控，对交通场景中的各种事件进行自动识别和检测的系统。
通过对交通场景图像或视频的分析处理，可以实现智能交通管理，提高交通安全性以及交通效率。
传统的交通事件检测方法主要依靠于人工监控和大量的人力物力。
这种方式不仅费时费劲，而且容易出现人为失误。
而基于视频分析的交通事件检测系统可以消除人为因素的干扰，缩减人力物力投入，提高检测的准确性。
二、交通事件检测系统的主要技术和功能1. 图像处理技术：交通事件检测系统起首需要对采集到的视频或图像进行图像处理。
通过图像增强、去噪、分割等技术，提高图像质量，便于后续处理。
2. 物体检测与跟踪：交通事件检测系统需要通过物体检测与跟踪算法来提取交通场景中的目标物体，如车辆、行人等。
通过对目标物体的跟踪，可以实现对其行为的分析，从而识别交通违法行为或交通事件。
3. 事件识别与分类：交通事件检测系统需要通过机器进修等技术来对采集到的视频或图像进行事件识别与分类。
依据交通规则和预设的事件模型，可以识别出危险驾驶、逆行、越线等各类交通违法行为。
4. 实时警报与数据分析：交通事件检测系统可以通过实时警报功能准时通知相关部门和人员发现交通违法行为或交通事故，实行相应的措施和救援行动。
同时，系统还可以对采集到的数据进行统计分析，为交通管理部门提供参考意见和决策依据。
三、的应用在交通管理中具有广泛的应用前景。
1. 提升交通安全性：交通事件检测系统可以实时监测并识别交通违法行为，如闯红灯、逆行等，准时进行预警和惩罚，从而提高交通安全性，缩减交通事故的发生。
2. 缓解交通拥堵：交通事件检测系统可以实时分析交通流量、车流分布等信息，依据实际状况准时制定交通调控方案，以缓解交通拥堵。
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。
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。
基于视频分析的交通监测系统设计与实现
基于视频分析的交通监测系统设计与实现随着城市化的不断推进以及交通工具的不断普及，城市交通问题逐渐凸显。
交通拥堵、交通事故等问题不仅给人们的生活带来了极大的不便，还可能造成严重的人员伤亡和财产损失。
因此，如何提高城市交通的管理和监测水平，成为了当前亟待解决的问题之一。
视频分析技术的应用，为基于视频分析的交通监测系统的设计和实现提供了一种可能。
一、基于视频分析的交通监测系统的概述基于视频分析的交通监测系统是一种利用视频监控摄像头的画面信息，进行交通流量、行驶轨迹、安全状况等方面的实时监测和分析的系统。
该系统通过视频监测技术获取车辆位置、速度、车道占用以及车辆类型等信息，并结合交通信号灯状态、天气、时间等因素对交通状态进行分析、预测和优化。
二、基于视频分析的交通监测系统的设计1.系统硬件设计交通监测系统需要搭建视频监控网络，并且每个监控点都要配置相应的设备。
通常包含视频采集卡、摄像头、计算机主机和显示器等。
其中，视频采集卡是核心设备之一，它负责将摄像机采集到的模拟视频信号转化为数字图像信号。
摄像头作为输入设备，负责采集视频信号。
计算机主机作为处理中心，负责对采集到的视频信号进行处理和分析。
同时，为了方便监测和管理，对于多个摄像头进行监控，需要将不同的视频信号进行分布式处理，将处理后的结果上传到服务器，实现一定的集中管理。
2.系统软件设计(1)图像捕捉与处理模块图像捕捉与处理模块是基于视频分析的交通监测系统的核心，主要负责从视频流中抽取图像切片，并检测其中的车辆信息。
主要流程包括图像的预处理、目标检测、目标跟踪、车辆计数等。
(2)数据存储与管理模块数据存储与管理模块负责交通监测系统收集到的各类数据的存储、管理和备份。
主要包括车辆轨迹数据、车辆类型数据和交通状况等数据，以及各种故障报警信息等。
(3)交通事件检测模块交通事件检测模块主要是对视频流中出现的交通事件进行检测和识别。
例如，交通拥堵事件、交通事故、车辆违法行驶等，系统需要检测并分析这些交通事件，并根据不同情况进行预警或报警。
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摘要当今科技飞速发展，带来了智能交通的空前发达，也为经济可持续发展做出一定贡献。
交通运输在一个国家的经济社会发展中起着助推器的作用。
交通运输的监控与管理智能化也变得尤为重要。
基于视频的车辆检测作为智能交通系统的基石，具有直观性、大范围检测、安装和维护方便等优势，成为采集交通信息技术的有力工具。
因而视频车辆检测研究具有非常重要的意义。
本论文首先介绍了图像检测的研究背景以及发展情况，然后重点介绍了本论文中进行车辆检测的技术和方法。
该方法先对图像进行灰度值化处理，中值滤波处理及二值化处理，然后利用车辆移动的特点进行检测，最后将移动中的车辆进行加框标记。
实验结果表明, 本程序设计能够在一定的误差范围内实现对移动车辆进行检测。
且效果良好。
本文视频车辆检测系统是采用图像处理的方法进行设计，本研究有着一定的现实意义。
关键词：智能交通；车辆检测；图像处理；MATLABAbstractToday, science and technology develop quickly. And it make Intelligent Transportation System was more developed. It has also made a certain contribution for the sustainable development of economy. Transportation plays the role of booster in economic and social development of a country. It is important that make monitoring and management of transportation to be more intelligence. Vehicle Detection System that bases on the video is footstone of Intelligent Transportation System. It can watch easily. It can do a large-scale detection. And its installation and maintenance is convenient. It will be a helpful tool of collecting the information of traffic. So it has an important meaning for researching the detection of vehicles.This dissertation introduces the background of the research and the development of the situation. Than introduces the technology and method of Vehicle Detection System detailed. The method is to make the image gray processing, median processing and binary image processing at the first. Using the characteristics of vehicle moving detects vehicles at the second. Finally, sign frames on vehicles. The experimental results show that the program can detect the moving vehicles within a certain range of error and has good result.This Vehicle Detection System that bases on the video designed with the technology of image processing. It is of practical significance in this research.Key words:intelligent transportation; vehicle detection; image processing; MATLAB目录摘要 (I)Abstract (II)目录 (III)1 绪论 (1)1.1 课题背景与意义 (1)1.2 国内发展概况 (1)1.3 视频车辆检测系统概述 (2)1.4 图像处理概述 (3)1.5 本课题工作与结构安排 (3)1.6 开发工具及运行环境 (4)2 软件介绍 (5)2.1 MATLAB 概况 (5)2.2 MATLAB的语言特点 (6)2.3 基本运算与函数 (7)3 基于视频的车辆检测方法 (15)3.1 基于视频的车辆检测方法 (15)3.1.1 基于帧间差分的方法 (15)3.1.2 基于光流场的方法 (15)3.1.3 基于背景差的方法 (16)3.2 车辆阴影分割技术 (16)4 车辆目标的图像处理方法 (17)4.1 彩色图像灰度化 (17)4.2 图像分割 (19)4.2.1 阈值分割方法 (19)4.2.2 最大方差自动取阈值（自适应二值化） (19)4.2.3 基于边缘检测的图像分割 (22)4.3 基于数学形态学分析 (24)4.3.1 图像形态学处理 (24)4.3.2 实验结果比较 (26)4.4 图像填充 (27)5 基于帧间差分法的车辆检测盒计数方法 (29)5.1 帧间差分法 (29)5.2 二值化 (29)5.3 形态学滤波 (30)5.4 系统流程图 (31)5.5 分析目标物体和计数 (32)6 结论与展望 (35)6.1 结论 (35)6.2 不足之处与对未来的展望 (35)致谢 (37)参考文献 (38)附录 (39)1 绪论1.1 课题背景与意义当今科技飞速发展，带来了智能交通的空前发达，也为经济可持续发展做出一定贡献。
交通运输在一个国家的经济社会发展中起着助推器的作用。
随着交通运输业的高速发展，交通堵塞、事故等等负面效应也日益突出，并越发成为全球性共同问题。
针对日益严重交通需求，有限的资源和日益恶化的环境，需要依靠新的办法来控制交通需求。
智能交通系统正在这样的矛盾中应运而生。
智能交通系统（ITS），随着信息技术、计算机技术、数据通信传输技术、模式识别技术、图像处理技术等学科的迅猛发展，得到了日益广泛的应用，极大提高了交通管理的智能化、科学化、规范化水平。
特别是计算机视觉技术的发展为提高交通系统智能化程度，提供了有效手段。
要从根本上解决这些问题，必定要实现交通运输系统的智能化，使交通运行处于最佳状态，改善交通堵塞，提高运输能力和整个交通系统的机动性、安全性和效率。
智能交通系统是目前交通领域的重要研究课题之一。
实时动态的交通信息是实现交通智能化的关键所在。
作为交通流基本参数之一，实时计数也具有基本的交通流特性，它的采集手段很多，目前比较成熟的有磁性检测、电磁波检测等。
而在道路实时行车流的采集和应用处理是ITS各有关项目如：城市公共交通智能化调度系统、自动驾驶系统、物流管理系统实施的基础数据和重要前提之一。
目前有关实时车流信息采集、维护以及处理的研究有了很大发展。
计算机和电子信息技术的高速发展，使得数据处理加工能力逐步增强，为图像处理、计算机视觉和模式识别技术应用于智能交通信息采集提供了强有力的保障。
该系统通过摄像机对交通信息流进行摄像，利用图像处理和模式识别技术对连续的交通信息流进行处理，以此达到监测交通信息流的目的。
同时，现场的交通视频信号也能够为电视监控共用。
近年来，该系统得到快速发展，作为一种检测手段，视频检测技术所提供的丰富交通信息，以及所具有的各种优点，都是其他方法难以比拟的。
本文是基于视频图像处理的车辆信息处理系统，重点研究实时车辆检测以及车辆计数涉及到的相关内容和算法，其目的是提高交通管理的自动化、现代化水平。
其中所有的数字图像处理都通过MATLAB仿真实现，通过本文的研究也以后相关开发应用积累经验。
1.2 国内发展概况目前，国外一些发达国家的摄像机以及图像采集卡都处于先进水平，在视频运动检测和图像处理方面的技术也比较成熟，从而开发出的汽车检测系统也会具有相当高的性能。
而国内与其比较还有相当大的差距，国内对智能的车辆检测系统的研究起步比较晚。
车辆检测系统也是从国外引进，通过学习外国的技术与国内自身的交通情况以及车辆特点相结合起来开发的产品。
国内车辆检测按照时间与技术的发展过程可分为以下4个：（1）普通照相机式在80年代这种由普通张相机和车辆感应线圈结合的方式使用的普遍。
这种组合方式简单，投资少，抓拍图片分辨率高，但缺点是需要每天人工更换胶卷进行冲洗，且白天宇夜晚需要使用不同的胶卷，费用较高。
用于夜间拍摄的补光闪光灯也不易维护。
（2）数字照相机在90年代这种使用数码相机与车感线圈的组合用的相对普遍。
这是对第一种方式的改进，它可以直接将抓拍下的图片数字化后存储在闪存卡上，或者通过通信接口存入计算机中。
这种方式可以拍摄出高分辨率的照片同时又省去了人工更换胶卷冲洗的麻烦，但在维护方面仍然存在艰难的问题。
（3）视频感应线圈式在90年代后期至2000年早期这种由工业摄像机与感应线圈与工业控制计算机构成的系统使用的比较多。
它首先通过感应线圈来检测车辆，接着使用工业控制计算机来控制工业摄像机抓拍车辆照片保存到计算机中。
和以上2种方式相比，这种方式使得人工量与工作量大大的减少，但仍使用感应线圈，所以在维护方面还是比较麻烦。
（4）视频检查式在2000年以后至今这种由工业摄像机与工业控制计算机构成的方式使用的普遍。
它不需要使用感应线圈检测车辆，而是由计算机对监视区域的实时的图像进行分析处理，从而判断是否有车辆违章。
它可以把工业控制计算机抓拍到的图像数字化后直接存入硬盘中，再通过电话线传送到相关部门，无需人工操作。
这种方式采用的超级动态调整低照度摄像机利用路灯、车牌灯和追尾灯就可以进行有效的抓拍且不需要安装闪光灯，不仅抓拍速度大大提高，在存储量自动化方面也有着巨大的优势，应用范围广。
基于视频的车辆检测系统不需要物理检测线圈，采用虚拟线圈来代替。
采用基于图像的车辆运动检测算法来检测车辆运动。
这种方法不需要人工更换胶卷冲洗照片，也不需要挖开路面，维护方便。
可以说基于视频的汽车检测系统将被普遍使用，是今后发展的方向。