数字图像课程设计 监控视频中道路车流量检测系统设计
基于视频图像分析的高速公路车流量检测
课题名称
基于视频图像分析的高速公路车流量检测
课题类型
课题来源
导师姓名
职称
有否科研背景
有否实际工程背景
所在单位
所学专业
上机时数
目的要求
使用摄像机拍摄高速公路车辆运行视频，再利用计算机统计通过视频画面的汽车数量、计算单位时间内车流量。
主内容
采用的具体技术有：视频图像中的运动目标提取；通过画面的汽车数量统计；VC++下的精确计时；车流量计算。
进行本课题现有实施条件是否具备
工作量是否饱满，课题难度是否适中
进行本课题尚缺的条件本单位能否解决
对本课题的评审结论：
教研室主任（签字）：
院系审定意见
院长（系主任）（签字）：
课题训练学生策划工程项目的能力，VC++编程能力、活动图像的处理与分析知识的运用、DirctShow SDK的使用。
预期
目标
提源程序，可正常运行的软件。
作为横向项目的子项目，推荐相关企业采用。
教研室审查小组意见
本课题能否满足综合训练学生的教学要求
课题中有无基本工程训练内容，份量多大（限于理工专业）
本课题的要求、任务、内容是否明确、具体
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。
基于视频图像的车辆检测、跟踪与流量统计
清华大学综合论文训练题目：基于视频图像的车辆检测、跟踪与流量统计系别：电子工程系专业：电子信息工程姓名：鹿文浩指导教师：王生进教授2008 年 6 月 12 日中文摘要本文针对视频监控中的车辆检测跟踪问题，具体研究了在昼间车流密度较高情况下以及在夜间车辆的检测与跟踪算法。
首先针对昼间车流密度高的特点将类Haar+Adaboost分类器的统计学习方法用于昼间车辆检测，并在检测后进行一定后处理去除虚警。
实验结果表明，在车流密度较高的情况下仍能快速地检测出车辆，明显优于运动目标检测的效果。
其次针对夜间车辆特征不丰富的难点以Hough圆检测为核心，设计了一种夜间车辆检测方法。
实验结果表明，在车流较稀疏的情况下，该方法能够正确且快速地检测出车辆，是一种可行有效的夜间车辆检测方法。
然后针对昼间、夜间车辆检测结果的漏检、错检问题，提出了一种基于Kalman滤波器的4状态跟踪算法，通过跟踪算法不仅前后帧车辆信息联系起来，也去掉了一些虚警并在一些帧中补全了漏检的车辆，使检测效果变得更加稳定。
最后加入了分车道车流量统计模块，并设计了界面，完成了一个完整可用的车辆检测跟踪与流量统计系统。
关键词：车辆检测车辆跟踪类Haar特征 Adaboost级联分类器 Hough 圆 Kalman滤波器4状态跟踪算法ABSTRACTAiming at car detecting and tracking problems in video monitoring and controlling system, this paper mainly studies car detecting and tracking problems in the conditions of high traffic density in daytime and normal traffic density at night.In order to coping with the condition of high traffic density, we bring in the Adaboost learning algorithm with Haar-like features and propose some afterwards process. Our experiment results show that this algorithm has an advantage over moving object detecting algorithm obviously.As there is much less feature of car at night compared to it is in daytime, we propose a night car detecting algorithm that focuses on Hough circle detecting. Our experiment results show that it is a fast and usable algorithm when facing the night car detecting problem except that the traffic density is too high.After these works, we propose a tracking algorithm named 4-states tracking algorithm based on Kalman filter. This algorithm not only links up the car information between different frames, but solves some problems in car detecting part like false hits and miss hits.At last, we implement a complete car detecting, tracking and traffic statistics system with a friendly interface.Keywords：car detecting car tracking haar-like adaboost cascade Hough circle Kalman filter 4-states tracking目录第1章引言 (1)1.1 视频交通监控系统研究背景 (1)1.1.1 ITS简介 (1)1.1.2 基于视频图像的监控方法 (1)1.1.3 交通流量统计的重要性 (2)1.2 基于视频图像的车辆检测跟踪系统一般框架 (2)1.2.1 预处理模块 (2)1.2.2 识别模块 (3)1.2.3 检测模块 (4)1.2.4 跟踪模块 (4)第2章车辆检测跟踪研究现状 (5)2.1 昼间车辆检测方法 (5)2.1.1 运动目标检测算法概述 (5)2.1.2 背景差法 (5)2.1.3 背景建模方法[6] (5)2.1.4 帧间差法 (6)2.1.5 运动目标检测的优缺点 (6)2.2 夜间车辆检测方法 (7)2.3 车辆跟踪方法 (8)2.3.1 车辆跟踪的目的 (8)2.3.2 Kalman滤波原理介绍[7][8] (8)2.3.3 车辆跟踪中的Kalman滤波模型 (10)2.3.4 基于Kalman滤波器的车辆跟踪算法 (11)第3章基于统计方法的昼间车辆检测 (15)3.1 基于统计的分类器训练方法概述 (15)3.2 Adaboost基本理论[10] (15)3.3 基于类Haar特征的Adaboost强分类器 (16)3.3.1 特征的选择 (16)3.3.2 一级强分类器的形成[10] (18)3.4 强分类器的级联[10] (19)3.4.1 级联的意义 (19)3.4.2 级联强分类器的训练方法 (19)3.5 后处理 (20)3.5.1 后处理的意义 (20)3.5.2 后处理的方法 (20)3.6 实验结果 (21)3.6.1 加入后处理前后的比较 (21)3.6.2 与运动目标检测的比较 (23)第4章基于Hough圆的夜间车辆检测 (25)4.1 Hough检测原理[14] (25)4.2 车灯检测流程 (27)4.2.1 车辆检测整体流程 (27)4.2.2 灰度分割提取车灯 (27)4.2.3 子图切割、Hough圆检测并恢复坐标 (28)4.3 车灯匹配 (28)4.3.1 车灯匹配的目的 (28)4.3.2 双向匹配法 (28)4.4 实验结果 (29)第5章基于Kalman滤波的改进车辆跟踪 (31)5.1 车辆跟踪所面对的问题 (31)5.1.1 检测结果的不足 (31)5.1.2 常见情况 (31)5.2 4状态跟踪法 (32)5.2.1 检测态 (32)5.2.2 准备锁定态 (32)5.2.3 锁定态 (33)5.2.4 准备失锁态 (33)5.2.5 状态转换方式 (33)5.2.6 其他问题 (34)5.3 实验结果 (34)第6章总结和展望 (37)6.1 工作总结 (37)6.2 前景展望 (39)6.2.1 新的特征 (40)6.2.2 新的系统结构 (40)6.2.3 更加稳定地车灯提取方法 (40)6.3 心得体会 (40)插图索引 (41)表格索引 (43)参考文献 (45)致 谢 (47)声 明......................................错误！未定义书签。
基于视频的车辆违规检测及流量统计系统
三、当两车距非常近并且基本保持相对静 止时，在车辆跟踪，利用外接矩形分别框 住是个难点。
四、目前进度
已完成系统的： 1、预处理 2、车流量统计 3、车辆轨迹的跟踪 4、部分车辆规则判断
有待继续完成
1、视频的抖动处理 2、车速的检测 3、在多种特殊的环境、天气下的系统稳定 性的研究
谢谢ntation much more fun
2.4 对违规的车辆检测 a、道路中逆行车辆检测 根据车辆运动的轨迹判断车辆是否 逆行 b、车辆严重出现行驶路线偏差检测
2.5 对所跟踪车的车速检测
根据视频拍摄区域自己所规定的路（ 需要知道所画路长与实际路长的比例关系 ），车辆所通过的时间，求出所跟踪的车 辆的速度
3、需解决的关键问题
关键问题： 一、车辆行驶的过程中可能存在“鬼影”，怎 样解决“鬼影”是个难点。 二、视频抖动，在对抖动的视频进行车辆检测 ，导致误差很大。 通过对视频预处理后，经过运动估计，然 后运动补偿，最后输出经过处理的稳定视频。
1.2 研究内容
a、视频图像的预处理 b、车流量的统计 c、行车轨迹的跟踪 d、车辆违规检测 e、车速检测
2、研究方法
2.1 视频图像的预处理 a、图像平滑滤波
b、鬼影的处理
c、视频抖动处理
2.2 行车轨迹的跟踪
2.3 车流量的统计
方法：
先分割出运动目标，再将被分割的目 标给标示出来，画出其运动轨迹，在判断 所跟踪的目标是否是同一跟踪目标时是根 据前后两帧图像的位移，如果位移S在一 个范围内，我就认为是同一目标，这就是 质心偏移的原理。
基于视频的车辆违规检测及流量统 计系统
20121391009 杨后超
导师：苏菡
目录
•课题研究的目标及内容
车流量检测系统设计
车流量自动检测系统设计作者姓名：张伯梅专业名称：电气工程及其自动化指导教师：雷永锋摘要随着现代经济的高速发展，交通运输的保障就显得尤其重要,对交通管理的要求也越来越高，将计算机科学与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，从而改善环境质量，促进经济发展的智能交通系统ITS(Intelligent traffic system, ITS)也随之应运而生。
而实时获取交通车流量的车辆检测技术是ITS 的基础。
本文设计了一种基于ATmeagal6L单片机的车流量检测系统。
其中主要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。
该系统可以实现单位时间内的计量，这对于城市交通管理具有一定的帮助作用。
关键词：车流量检测红外线传感器算法AbstractWith the rapid development of modern economy, transport, protection is particularly important on the traffic management requirements have become more sophisticated, computer science and communications, and other high-tech application of traffic control and vehicle monitoring and management in order to safeguard the smooth flow of traffic and traffic safety, thereby improving the quality of the environment, promote economic development in Intelligent Transportation Systems ITS (Intelligent traffic system, ITS) also came into being. Real-time access to traffic flow and vehicle detection technology is the basis of ITS.In this paper, the design of a flow-based SCM ATmeagal6L detection system. Which is measured by infrared sensor-level signal transmission to the single-chip, the judge dealt with the adoption of single-chip, traffic counts and other functions to achieve the detection. The system can be achieved per unit time of measurement, which is the management of urban transport has a role to help.Keywords：Traffic flow magnitude, Infrared matrix, examination Intelligence，Algorithm目录摘要 (I)Abstract (II)目录.............................................................................................................. I II 前言........................................................................................................... - 1 - 1 车流量检测系统的概述....................................................................... - 3 -1.1课题研究现状.............................................................................. - 3 -1.2研究的目的.................................................................................. - 4 -1.3传统的车流量检测技术.............................................................. - 5 -1.3.1 基于超声波的检测系统................................................... - 5 -1.3.2 基于视频图象的检测系统............................................... - 5 -1.3.3 声学检测........................................................................... - 5 -1.3.4 磁力计检测....................................................................... - 6 -1.3.5 激光雷达检测方法........................................................... - 6 - 2系统的工作原理.................................................................................... - 7 -2.1车流量检测系统的工作原理...................................................... - 7 -2.2 系统需求分析............................................................................. - 7 -2.3 系统总体模块设计..................................................................... - 7 -3 系统硬件设计....................................................................................... - 9 -3.1单片机技术.................................................................................. - 9 -3.1.1单片机简介........................................................................ - 9 -3.1.2 ATmega16L单片机......................................................... - 10 -3.2 传感器简介............................................................................... - 11 -3.2.1 传感器的基础知识......................................................... - 11 -3.2.2 红外线传感器................................................................. - 12 -3.3系统总体设计............................................................................ - 15 -3.3.1 系统总体功能模块................................................................ - 15 -3.3.2系统总体电路图..................................................................... - 17 -4 系统的软件设计................................................................................. - 18 -4.1 识别算法的设计过程............................................................... - 18 -4.2 系统设计流程图....................................................................... - 19 -4.3系统软件设计子程序................................................................ - 23 -4.3.1 报警子程序..................................................................... - 23 -4.3.2 一秒延时子程序............................................................. - 23 -4.3.3 显示子程序..................................................................... - 23 -4.3.4 延时一秒子程序............................................................. - 25 - 总结......................................................................................................... - 26 - 致谢......................................................................................................... - 27 - 参考文献................................................................................................. - 28 -前言随着人口数量的增长，给交通带来的压力越来越大，于之同时，科学技术也在不断发展。
基于图像处理技术的人车交通流量监测系统设计
基于图像处理技术的人车交通流量监测系统设计摘要：随着城市人口的不断增加和交通问题的日益突出，交通流量监测成为城市规划和交通管理的重要工具。
本文设计了一种基于图像处理技术的人车交通流量监测系统，该系统能够高效、准确地监测人车的流量，并能通过数据分析提供交通管理的决策依据。
1. 引言人车交通流量监测系统在城市交通管理中起着至关重要的作用。
传统的人工监测方法成本高昂且效率低下，而基于图像处理技术的自动监测系统具备高效性和准确性的优势。
本文旨在设计一种基于图像处理技术的人车交通流量监测系统，以提高交通管理的效率和准确性。
2. 系统框架基于图像处理技术的人车交通流量监测系统主要包括图像采集模块、图像预处理模块、目标检测与跟踪模块、流量统计模块和数据分析模块。
2.1 图像采集模块图像采集模块通过摄像头等设备采集交通场景的图像，实时传输给后续处理模块。
为了提高采集的质量，可以选择高分辨率的摄像头，并配备合适的镜头以确保图像清晰度。
2.2 图像预处理模块图像预处理模块主要包括图像去噪、图像增强和图像分割等步骤。
去噪操作可以通过滤波算法实现，例如中值滤波或高斯滤波。
图像增强可以利用直方图均衡化等方法提高图像的对比度和亮度。
图像分割则可以使用阈值分割或者边缘检测等算法将图像中的车辆和行人等目标分离出来。
2.3 目标检测与跟踪模块目标检测与跟踪模块采用先进的计算机视觉算法，如卷积神经网络（CNN）或支持向量机（SVM）等，对图像中的目标进行检测和跟踪。
通过识别和记录每个目标的位置和运动轨迹，获得交通流量信息。
2.4 流量统计模块流量统计模块根据目标跟踪模块的输出，对人车流量进行实时统计和计算。
可以统计不同方向、不同时间段的流量信息，并进行数据可视化展示。
2.5 数据分析模块数据分析模块对流量统计模块的数据进行分析和挖掘，提取人车流量变化的规律和趋势。
可以应用数据挖掘算法，如聚类分析或关联规则挖掘等，为交通管理决策提供依据。
基于图像处理的智能交通视频监控系统设计
基于图像处理的智能交通视频监控系统设计随着城市化进程的不断推进，交通问题也日益凸显出来。
为了提高交通安全、优化交通信号控制以及改善交通流量，智能交通视频监控系统的设计和应用变得越来越重要。
基于图像处理的智能交通视频监控系统是当前解决上述问题的有效手段之一。
本文将以智能交通视频监控系统设计为主题，介绍其基本原理、关键技术和应用前景。
一、智能交通视频监控系统的基本原理智能交通视频监控系统基于图像处理技术，通过安装在交通路口或关键道路上的摄像头采集交通场景的视频，将视频信号传输到中心控制室进行处理和分析。
系统能够实时监测交通流量、交通事故、违章行为等情况，并通过图像识别、数据分析等方法提供有效的交通管理和控制手段。
二、智能交通视频监控系统的关键技术1. 视频信号采集与传输技术：智能交通视频监控系统依赖于摄像头对交通场景进行实时采集，并通过网络传输技术将视频信号传输到中心控制室。
视频信号的稳定采集和可靠传输是系统正常运行的基础。
2. 视频图像处理技术：视频图像处理是智能交通视频监控系统的核心技术之一。
通过对视频图像进行预处理、特征提取、目标检测和目标跟踪等处理过程，实现对交通场景中的车辆、行人等目标的识别和追踪。
3. 交通流量监测与分析技术：交通流量监测与分析是智能交通视频监控系统的重要功能之一。
通过对视频图像中交通流量进行实时监测和数据分析，可以获取道路通行能力、交通拥堵情况等关键信息，从而为交通管理和调度提供科学依据。
4. 交通事故检测与预警技术：交通事故检测与预警是智能交通视频监控系统的另一个重要功能。
通过对视频图像中的交通事故行为进行检测和识别，及时发出预警信号，可以有效减少交通事故的发生和严重程度。
三、智能交通视频监控系统的应用前景1. 交通管理和调度：智能交通视频监控系统能够实时监测交通流量、拥堵情况和交通事故，为交通管理和调度提供准确的数据支持，实现交通流量优化和交通信号控制的智能化。
2. 交通安全防控：智能交通视频监控系统可以及时发现并预警交通事故、违章行为等交通安全问题，提高交通警示和交通执法的效率，减少交通事故的发生和交通违法行为的频率。
车流量检测系统设计报告
车流量检测系统设计报告1. 引言车流量的监测在现代交通管理中起着至关重要的作用。
准确地了解道路上的车辆密度和流量，可以帮助我们进行交通流量调控和路况状况评估。
本文介绍了一种基于计算机视觉技术的车流量检测系统设计。
2. 系统设计2.1 硬件设备车流量检测系统主要由以下硬件设备组成：- 摄像头：用于采集道路上的车辆图像。
- 服务器：用于接收和处理采集到的车辆图像。
- 显示器：用于展示车流量数据和图像。
- 网络设备：用于连接服务器、摄像头和显示器。
2.2 软件设计车流量检测系统的软件设计主要包括以下几个方面：- 图像采集：通过摄像头采集道路上的车辆图像，并传送给服务器进行处理。
- 图像处理：服务器接收到摄像头传来的图像后，使用计算机视觉技术对图像进行分析和处理，如目标检测、车辆跟踪等。
- 数据分析：对处理后的图像中的车辆进行计数和统计，得到车流量数据。
- 数据展示：将车流量数据在显示器上进行展示，以供交通管理人员或其他相关部门进行参考。
3. 系统实现3.1 摄像头选型在车流量检测系统中，摄像头的选型非常重要。
一般需要选择高分辨率、夜间拍摄效果良好的摄像头。
3.2 服务器配置为了处理高负载的图像处理任务，服务器需要具备较高的计算性能。
同时，为了保障系统的稳定性和可靠性，服务器应具备良好的散热系统和可靠的硬盘。
3.3 图像处理算法图像处理算法是车流量检测系统的核心。
用于目标检测和跟踪的算法可以选择基于深度学习的算法，如Faster R-CNN、YOLO等，也可以选择传统的图像处理算法。
根据实际需求和系统性能，选择合适的算法进行实现。
3.4 数据展示界面数据展示界面是车流量检测系统的用户接口，交通管理人员可以通过该界面实时了解车流量数据和图像。
界面设计应简洁明了，方便用户操作。
4. 系统测试为了验证车流量检测系统的性能，我们进行了一系列测试。
通过在实际道路上布置摄像头，采集车辆图像，并对图像进行处理和分析，得到了相应的车流量数据。
基于视频的车辆检测及拥堵预警系统的设计课案
基于视频的车辆检测及拥堵预警系统的设计摘要随着数字图像处理技术的发展，视频处理技术已被逐渐运用于交通检测中，用来改善现有的交通监控系统。
通过单个或者多个摄像头来采集道路上的车辆状况，加以对图像的分析和处理，得到车型、车速、车流量等信息。
此外，运动车辆的检测是车辆识别和踪的前提和基础，只有进行稳定而有效的运动车辆检测，才能在智能交通系统(ITS)中进行更深入的研究。
本论文在总结和分析现有的车辆检测技术的基础上，针对其中的不足，重点研究摄像头固定下运动车辆的检测技术，其中主要涉及到运动车辆的初始背景的提取与更新，运动车辆的检测与目标区域的提取、检测系统的设计与实现等。
本文采用Visual C++6．0和OPENCV图像开发包开发了一个视频车辆检测系统，本系统主要实现了背景提取，背景更新，车辆检测及形态学处理等。
关键词：车辆检测；图像分割；背景提取；背景更新；OPENCVBASED ON THE VIDEO OF VEHICLE DETECTION AND CONGESTION PRE-WARNING SYSTEM DESIGNABSTRACTAlong with the digital image processing technology development, the video processing technology has been gradually used in traffic detection, used to improve the existing traffic monitoring system. Through a single or multiple cameras to collect the vehicles on the road, to the analysis and disposal of image, get models, speed, and the information such as the traffic. In addition, the moving vehicle detection is the vehicle identification and trace the premise and basis, only for the reliable and effective movement vehicle detection, can in intelligent transportation system (ITS) further study.This paper on the summary and analysis of the existing vehicle detection technology, based on the shortage, key research camera fixed the movement of the vehicle detection technology, which mainly involves moving vehicles in the initial background extraction and update, moving vehicle detection and the extraction of target area, detection system design and implementation, etc.In this article, the Visual C++ 6.0 and OPENCV image setups developed a video vehicle detection system, this system mainly realizes the background extraction, background updates, vehicle detection and morphological processing, etc.Key words:Vehicle detection; Image segmentation; Background extracted; Background update; OPENCV目录1 绪论 (1)1.1 课题研究目的及意义 (1)1.1.1 智能交通系统简介 (1)1.1.2 视频车辆检测的背景及意义 (2)1.2 当前国内外研究现状 (3)1.2.1 国外研究现状 (3)1.2.2 国内研究现状 (4)1.2.3 视频检测技术的发展 (4)1.3 论文的主要工作及内容安排 (6)2 视频图像的预处理 (7)2.1 视频图像的特点 (8)2.2 彩色图像的灰度化 (8)2.3 图像的滤波去噪 (10)2.3.1 均值滤波 (11)2.3.2 中值滤波 (11)2.3.3 形态学滤波 (12)2.4 图像的增强 (14)2.5 图像的分割方法 (15)2.5.1 基于阈值的分割 (16)2.5.2 基于区域的分割 (16)2.5.3 基于边界的分割 (16)3 基于视觉的运动车辆检测算法研究 (17)3.1 常用的目标检测方法概述 (17)3.1.1 光流法检测 (18)3.1.2 帧差分法 (18)3.1.3 背景差分法 (19)3.1.4 边缘检测法 (20)3.2 常用的背景提取和更新方法 (22)3.3 改进的运动车辆检测方法 (24)3.3.1 自适应背景模型的更新 (25)3.3.2 运动区域提取与分割 (26)3.3.3 阴影抑制 (26)3.4 改进的车辆检测方法试验结果 (28)3.4.1 背景模型试验 (28)3.4.2 车辆检测试验 (28)4 基于视觉的运动车辆检测的图像后处理 (29)4.1 基于形态学的图像后处理 (29)4.1.1 数学形态学基本思想 (29)4.1.2 数学形态学的方法 (30)4.2 形态学的后处理试验及结果分析 (31)5 基于视觉的拥堵预警设计 (32)5.1 标定目标的选取和相关坐标系的建立 (33)5.2 标定输入数据初始化及中间变量计算 (34)5.3 计算平行线在地面坐标系中的角度 (35)5.4 摄像机参数标定 (35)6 系统的分析与设计 (38)6.1 系统总体设计 (38)6.1.1 文件参数的设置 (39)6.1.2 图像处理部分 (40)6.2 系统运行结果 (43)结论 (44)参考文献 (45)致谢 (48)附录OPENCV源代码 (49)1 绪论智能交通系统(ITS)是将信息技术，数据通信传输技术、电子传感技术、电子控制技术以及计算机处理技术等先进技术有效地集成运用于整个交通管理而建立的一种在大范围内、全方位发挥作用的、实时、准确、高效的综合管理运输系统。
基于图像处理和跟踪的交通流量监测系统设计与实现
基于图像处理和跟踪的交通流量监测系统设计与实现近年来，城市交通拥堵问题不断加剧，交通管理部门对于交通流量监测的需求也越来越迫切。
为了解决这一问题，越来越多的科技公司和研究机构投入了大量的研究和开发工作，通过图像处理和跟踪技术设计出了一系列的交通流量监测系统。
本文就来介绍一种基于图像处理和跟踪的交通流量监测系统的设计和实现。
一、系统结构本文设计的交通流量监测系统主要由以下三个部分组成：图像采集和预处理模块、目标跟踪模块和交通流量统计模块。
1.图像采集和预处理模块该模块主要负责对道路车流量进行实时图像采集，并对采集到的图像进行预处理，以便于后续的目标跟踪和交通流量统计。
在图像采集方面，本系统采用的是高性能的摄像机设备，保证了图像采集的质量和实时性。
在图像预处理方面，主要包括图像去噪、图像增强、背景差分和目标检测等操作。
通过图像去噪和增强操作，能够有效地提高图像的清晰度和亮度，并且减少图像噪声的影响；背景差分是利用当前图像和前一帧图像之间的像素差异来实现对目标的检测；目标检测是根据图像中的颜色或纹理特征来识别不同的车辆。
2.目标跟踪模块该模块主要用来跟踪和识别道路上行驶的车辆，并将检测到的车辆信息传送给交通流量统计模块。
在目标跟踪方面，本系统主要采用的是基于卡尔曼滤波和匈牙利算法的目标跟踪方法。
在卡尔曼滤波方面，通过对目标的状态和过程进行建模，可以将目标的位置和速度等信息进行预测和估计，从而实现目标的跟踪；在匈牙利算法方面，通过对同时检测到的多个点进行匹配，可以将目标的轨迹进行跟踪和识别。
3.交通流量统计模块该模块主要用来对通过道路的车辆数量进行统计和分析，并可以对车辆的速度、密度等参数进行计算和分析。
在统计和分析方面，本系统主要采用的是基于车道线的交通流量统计方法。
通过在道路上绘制车道线，并利用目标跟踪模块获得的车辆位置信息，可以实现对车辆数量的实时统计和分析。
在计算和分析方面，通过对车辆数量、速度和密度等参数进行计算和分析，可以为城市交通管理部门提供有效的决策分析和交通优化方案。
道路车辆流量监测系统设计
道路车辆流量监测系统设计摘要随着国内汽车在道路上越来越多，而传统的汽车监测技术各有优缺点，本次设计专门针对提高对道路上汽车监测的准确性和可靠性，而进行的一次汽车道路监测系统设计。
在本次的道路车辆流量检测的开发设计中，主控芯片采用一款8位单片机STC89C52，设计单片机最小系统电路，蜂鸣器电路以及键盘电路，红外线反射电路、LCD显示电路来完成整体系统的硬件设计。
其中单片机最小系统完成单片机程序运行的基础；蜂鸣器电路的设计是完成警报任务的；键盘电路是完成车辆安全距离壁障功能距离的设定，LCD显示器用于显示车辆避障的实时数据。
利用红外线发射的原理来统计车辆的数量。
软件是通过C语言程序设计来完成整个只能避障的工作的。
通过红外线实时测量传输数据，具有较高的安全性，并且系统设置了车流量安全预警功能。
本设计成本低廉，功能实用。
关键词：车流量检测；STC89C52；警报AbstractAs more and more domestic cars on the road, and the traditional auto monitoring technology each have advantages and disadvantages, this design specifically for improving the accuracy and reliability of the cars on the road monitoring, and for a car of the road monitoring system design.In the maintenance of engineering machinery development of electrical system of intelligent obstacle avoidance design, the main control chip using a 8-bit microcontroller STC89C52, single chip microcomputer minimum system circuit design, buzzer circuit and keyboard circuit, infrared reflection circuit, LCD display circuit to complete the system hardware design. The single chip microcomputer minimum system to accomplish the foundation of the single-chip microcomputer program is running, Buzzer alarm task is the design of the circuit; Keyboard circuit is complete vehicle safety distance walls function distance setting, LCD is used to display real-time data for vehicle obstacle avoidance. Software is accomplished by C language programming the only obstacle avoidance. Measured by infrared real-time data transmission, with high security, and the system set up user security warning distance. The design cost is low, function and practical.Keywords：combination lock；STC89C52；alarm目录第一章引言 (2)1.1选题背景 (2)1.2 课题的目的和意义 (3)1.3设计的目标 (3)第二章系统设计方案 (4)第三章系统模块选型 (7)3.1距离传感器选型 (7)3.1.1 遥控指令编码规律 (7)3.1.2 数据的脉冲编码 (8)3.2 显示器选型 (8)3.3单片机的选型 (9)第四章硬件实现及单元电路设计 (12)4.1 显示器选择 (13)4.1.1 LCD1602与单片机连接 (14)4.1.2 LCD1602与单片机安装方法 (14)4.2传感器选择 (15)4.2.1红外线传感器电路 (16)4.2.2红外线传感器安装 (16)4.3 晶振电路 (17)4.3.1 晶振电路安装 (17)4.4 复位电路 (17)4.4.1 复位电路安装 (18)4.5 按键控制电路 (18)4.5.1 按键安装 (20)第五章主程序设计 (20)第六章结论 (22)第七章致谢 (23)参考文献 (24)第一章引言1.1选题背景随着经济发展和科技进步，城市道路上车辆的数目也在不断的增加，许多大城市的交通日益拥堵，虽然城市高速公路的修建在一定程度上缓解了这个问题，可是高速自己本身的特点是没法改变的，它决定了城市里的交通是否拥堵，高速和一般的道路相交处如果不堵，那么城市交通状况就会良好。
面向智能化交通的视频监控与车流分析系统设计
面向智能化交通的视频监控与车流分析系统设计近年来，随着智能化技术的快速发展，智能交通系统已逐渐成为现代城市交通管理的重要组成部分。
其中，视频监控与车流分析系统作为智能交通系统的重要应用之一，不仅能提高交通管理的效率，还能保障公共安全。
本文将对面向智能化交通的视频监控与车流分析系统进行设计。
一、系统需求分析为了设计出一套高效可靠的面向智能化交通的视频监控与车流分析系统，我们首先需要对系统的需求进行全面分析。
根据实际需要，本系统的主要功能包括以下几个方面：1. 视频监控功能：系统需要能够实时监控道路交通情况，捕捉交通违法行为，并进行准确、高效的识别和记录。
2. 车流量统计功能：系统需要能够准确统计车流量，并实时生成交通流量统计报表，以供交通管理部门进行交通流量预测和调整。
3. 车辆识别功能：系统需要能够自动识别车辆的车牌号码，并与车辆所有人、相关违法行为等信息进行关联，实现车辆违法行为的快速查处和处理。
4. 车辆轨迹追踪功能：系统需要能够追踪和记录车辆的行驶轨迹，提供车辆行驶信息的查询和分析功能，以供交通管理部门对城市交通流动进行优化和规划。
二、系统架构设计基于系统需求分析结果，我们可以设计出以下面向智能化交通的视频监控与车流分析系统架构：1. 视频监控模块：该模块负责实时监控道路交通情况，并将视频数据传输给后续的车流分析模块处理。
为了提高系统的效果，可以采用高清摄像头和广角镜头来实现更广泛的监控范围。
2. 车辆检测模块：该模块负责从视频数据中提取出车辆信息，并进行车辆的检测和跟踪。
为了提高车辆检测的准确性和效率，可以采用深度学习算法，如卷积神经网络（CNN），用于快速识别和追踪车辆。
3. 车辆识别模块：该模块负责识别车辆的车牌号码，并将识别结果与车辆的所有人、相关违法行为等信息进行关联。
为了提高车牌识别的准确性，可以采用光学字符识别（OCR）算法，并可以结合车辆图像的特征进行判断和验证。
4. 数据存储模块：该模块负责对车辆信息、交通流量统计数据等进行持久化存储。
基于图像处理的实时交通监控与事件检测系统设计
基于图像处理的实时交通监控与事件检测系统设计实时交通监控与事件检测系统是一个利用图像处理技术来实现交通监控和事件检测的智能系统，它能够帮助交通管理部门实时监测和处理道路交通情况，提高交通安全性和效率。
本文将从系统设计的角度对基于图像处理的实时交通监控与事件检测系统进行详细介绍。
一、系统设计目标与需求基于图像处理的实时交通监控与事件检测系统的设计目标是实时获取交通路段的图像数据，通过图像处理算法来检测交通事件，并将结果及时地反馈给相关部门进行处理。
系统设计需满足以下几个方面的需求：1. 实时监控：系统能够实时获取交通路段的图像数据，并及时对图像进行处理和分析，以实现实时监控和数据采集。
2. 事件检测：系统能够利用图像处理算法对交通图像进行分析和识别，准确地检测出各种交通事件，如交通事故、堵车、违章行为等。
3. 高效可靠：系统设计需具备高效可靠的特性，能够在复杂的环境中快速识别和准确检测各种交通事件。
4. 数据存储与处理：系统需要具备大规模图像数据的存储与处理能力，能够高效地存储和管理海量的图像数据，并支持相关数据分析和统计工作。
二、实时交通监控与事件检测系统的设计方案基于以上需求，我们可以设计一个由三个模块组成的实时交通监控与事件检测系统：图像获取模块、图像处理模块和结果反馈模块。
1. 图像获取模块该模块主要负责实时获取交通路段的图像数据。
可以利用摄像头、监控设备等对交通路段进行全天候、无死角的监控和图像采集。
图像数据可以通过无线网络或有线网络传输给系统进行处理。
2. 图像处理模块图像处理模块是整个系统的核心部分，它负责对输入的图像数据进行处理和分析，检测出各种交通事件。
具体的处理流程可以包括以下几个步骤：（1）图像预处理：对获取到的图像数据进行预处理，包括图像增强、噪声去除等，以提高后续处理的准确性和效果。
（2）特征提取：利用图像处理技术对图像进行特征提取，如颜色、形状、纹理等特征，根据这些特征可以判断出是否存在交通事件。
基于视频监控的交通流量分析系统设计
基于视频监控的交通流量分析系统设计交通流量是城市管理和交通规划的重要指标之一。
了解交通流量的变化趋势和分布情况，对于优化交通管理、缓解交通压力具有重要意义。
而基于视频监控的交通流量分析系统则是一种有效的技术手段，可以帮助我们更好地实现交通流量的监测和分析。
本文将围绕这个主题，详细介绍基于视频监控的交通流量分析系统的设计。
交通流量分析系统的设计需要考虑以下几个方面：1. 视频数据采集基于视频监控的交通流量分析系统首先需要从摄像头中获取视频数据。
为了确保数据的准确性和完整性，可以使用高清摄像头进行数据采集，并保证摄像头的覆盖范围和角度适合交通流量监测的需求。
此外，还可以考虑采用多个摄像头进行视频数据采集，以覆盖更广泛的监测区域。
2. 视频数据处理获取到视频数据后，需要对其进行处理，提取和分析交通流量相关的信息。
首先，可以使用计算机视觉技术对视频进行目标检测和跟踪，从而确定交通工具在视频中的位置和轨迹。
其次，可以通过车辆计数和车辆分类算法，统计不同车辆类型和数量，并根据时间和地点，分析交通流量的变化和分布情况。
3. 数据存储和管理交通流量分析系统需要处理大量的视频数据，因此需要设计合理的数据存储和管理机制。
可以使用数据库来存储和管理视频数据，并建立相应的数据结构来方便数据的查询和分析。
此外，还可以考虑使用云计算技术，将数据存储在云服务器上，以提高系统的扩展性和容错性。
4. 数据分析和可视化通过对视频数据的处理和分析，可以得到交通流量的各种统计数据，如车辆数量、车辆速度、车辆密度等。
这些数据对于交通管理和规划具有重要意义。
因此，交通流量分析系统还需要提供数据分析和可视化的功能，将统计结果以图表或地图的形式展示出来，方便决策者和研究人员对交通流量进行分析和研究。
5. 智能报警和决策支持基于视频监控的交通流量分析系统可以通过设置交通流量阈值，实现智能报警功能。
当交通流量超过设定的阈值时，系统可以自动发出报警，并通知相关人员采取措施。
基于图像识别的车辆流量监测系统设计与实现
基于图像识别的车辆流量监测系统设计与实现车辆是城市中最重要的运输工具之一，而车辆流量监测对于城市交通管理的有效性和效率极为重要。
目前市场上的许多车辆流量监测系统基本都是通过设置传感器、摄像机和其他硬件设施来实现的，但这些系统需要大量的人力和财力投资。
本文将介绍一种基于图像识别的车辆流量监测系统的设计与实现，该系统使用基于深度学习算法的图像识别技术，使用高清摄像机或监控摄像头收集车辆数目和流量信息，达到实时监测的目的。
一、系统结构基于图像识别的车辆流量监测系统主要由以下4部分构成：1.高清摄像机或监控摄像头：用于收集车辆图像。
2.图像采集存储模块：负责对采集到的车辆图像进行处理，如图像的增强、降噪、大小调整等。
为了高效地存储大量的车辆图像，还需要一个有效的图像存储解决方案。
3.车辆识别模块：基于现代深度学习算法，通过对车辆图像进行识别，提取车辆的特征，并利用这些特征统计车辆的数量和流量。
4.流量统计模块：对车辆数量和流量进行统计，并将结果可视化。
二、算法技术为了实现车辆的识别和特征提取，系统使用基于深度学习算法的卷积神经网络（Convolutional neural network，CNN）。
通过对经过大量训练的模型进行图像分类，能够显著提高图像的识别准确率和速度。
本系统使用了预训练的模型，在预训练模型上进行修改，直接用于车辆的识别。
不同类型的车辆有不同的特征，如车轮数、大小、外观等，这些特征可以被深度学习模型所学习和提取。
一旦模型能够准确识别车辆，就可以用来计算车辆数量和流量。
三、功能实现在实现车辆流量监测系统时，主要有以下功能：1.实时监测车辆的数量和流量，包括白天和黑夜，不受天气等因素的影响。
2.区分不同类型的车辆，如轿车、货车、公交车、摩托车等。
3.记录每辆车进入和离开的时间，和车辆的颜色、车型等信息。
4.通过数据可视化，提供实时车流量信息，并按时间和日期统计车辆数目、车速、流量、占道时间等多角度的数据。
基于计算机视觉技术的交通车流监控系统设计
基于计算机视觉技术的交通车流监控系统设计近年来，计算机视觉技术在智能交通系统中的应用愈发广泛。
利用计算机视觉技术，我们可以设计出一种基于车辆图像采集和处理的交通车流监控系统，以实现实时监测道路交通状况并能够提供实时统计数据。
该系统的广泛应用将极大地提高我们的道路交通综合管理能力。
本文将对这种基于计算机视觉技术的交通车流监控系统进行详细的设计分析，并阐述系统各个部分的具体功能和实现方法。
一、系统架构基于计算机视觉的交通车流监控系统主要由三个部分组成：采集模块、处理模块、和输出模块。
其中采集模块主要用于获取交通图像；处理模块用于对采集得到的交通图像进行处理和分析；输出模块则用于向用户展示监测结果。
系统整体架构如下图所示：1. 采集模块采集模块主要由摄像机、监控器以及视频采集卡组成。
摄像机的安装位置需要根据所需监控的范围进行确定，一般来说，可以选择在路面、路灯、路灯杆上安装摄像机。
同样重要的是，摄像机的安装高度、拍摄角度以及视野也需要进行安排和调整，以最大限度地保证所捕捉的交通图像质量。
监控器和视频采集卡主要负责接收、解码、压缩和存储摄像机输出的视频信号。
视频采集卡可以将摄像机输出的视频信号传输到计算机中，以便进行后期处理。
2. 处理模块处理模块主要由图像处理算法和车辆检测算法两部分组成。
首先，需要对采集得到的交通图像进行预处理，包括灰度化、二值化、直方图均衡化、滤波、形态学操作等。
这些措施可以有效地降低图像噪声，提高车辆检测率。
接下来，进行车辆检测处理。
车辆检测算法通常采用背景建模、特征提取、分类器训练等多种技术。
在此，我们可以采用 Haar 特征和 Adaboost 分类器来实现车辆的检测。
最终，经过处理后的交通图像将呈现出所有车辆的轮廓框。
3. 输出模块输出模块主要由图像显示器和信息显示器组成。
图像显示器用于显示处理后的交通图像以及车辆的轮廓框。
信息显示器则用于显示统计信息，包括交通流量、车辆速度、道路拥堵情况等。
基于深度学习的交通图像识别与流量监测系统设计
基于深度学习的交通图像识别与流量监测系统设计随着城市交通的不断增长和交通管理的需求，交通图像识别与流量监测系统在城市交通管理中发挥着越来越重要的作用。
本文将介绍基于深度学习的交通图像识别与流量监测系统的设计原理、方法和应用。
1. 引言交通图像识别和流量监测系统是城市交通管理中的重要组成部分，通过分析交通图像和数据，能够识别交通标志、交通信号以及监测交通流量，为交通管理决策提供重要依据。
传统的交通图像识别方法通常依赖于手工设计的特征提取，但是这种方法需要大量的人力和时间，并且对于图像变化和环境限制较大。
而基于深度学习的交通图像识别与流量监测系统能够通过大规模的数据训练深度神经网络，自动学习特征，并且具有更好的准确性和鲁棒性。
2. 深度学习在交通图像识别与流量监测中的应用深度学习在交通图像识别与流量监测中有着广泛的应用。
通过使用卷积神经网络（CNN）进行图像分类和物体识别，可以实现对交通标志和交通信号的自动识别。
同时，通过使用循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）等模型，可以实现对交通流量的时序预测和长期预测。
深度学习模型可以通过大规模的数据训练，自动学习到更加丰富和高层次的特征表达，从而提高交通图像识别和流量监测的准确性和鲁棒性。
3. 基于深度学习的交通图像识别与流量监测系统设计原理基于深度学习的交通图像识别与流量监测系统主要包括图像预处理、特征提取和模型训练三个步骤。
首先，对交通图像进行预处理，包括图像去噪、图像增强和图像分割等处理，以提高模型的输入质量。
然后，通过使用预训练的深度神经网络模型，如VGG、ResNet等，进行特征提取。
可以选择使用部分网络层进行特征提取，也可以使用完整的网络。
最后，通过使用全连接层和Softmax函数进行分类和预测，得到交通图像识别和流量监测的结果。
4. 基于深度学习的交通图像识别与流量监测系统设计方法在设计基于深度学习的交通图像识别与流量监测系统时，需要注意以下几个关键步骤。
基于图像处理的交通流量监测与管理系统
基于图像处理的交通流量监测与管理系统交通流量监测与管理系统是现代城市交通管理的重要组成部分。
随着城市化的不断推进和交通拥堵问题的日益严重，如何准确、高效地监测和管理交通流量成为了一个亟待解决的问题。
基于图像处理的交通流量监测与管理系统应运而生，成为城市交通管理的重要手段。
基于图像处理的交通流量监测与管理系统主要通过智能摄像头等设备采集道路上的交通图像，利用计算机视觉技术对图像进行处理和分析，从而实现对交通流量的监测和管理。
首先，交通流量监测系统能够实时、准确地统计道路上的车辆数量和行驶速度。
通过对交通图像中的车辆进行识别和跟踪，系统可以实时监测道路上的车辆数量，并计算出车辆的平均速度。
这对于交通管理部门来说十分重要，可以帮助他们及时调整交通信号灯的时间和频率，以缓解交通拥堵。
其次，交通流量监测系统还可以分析道路上的交通流量分布情况。
通过对交通图像进行处理和分析，系统可以得出道路上不同车道的车辆通过数量和比例，进而得知道路的繁忙程度和交通拥堵情况。
这对于交通管理部门来说也是非常重要的，可以帮助他们有针对性地调整道路规划和交通组织，提高道路的通行能力和交通效率。
基于图像处理的交通流量监测与管理系统的优势之一是其实时性和准确性。
传统的交通流量监测方法主要依靠道路上设置的传感器或人工抽样统计，往往需要耗费大量的人力和物力，并且结果存在一定的误差。
而基于图像处理的方法能够实时、精确地监测和统计交通流量，大大提高了交通管理的效率和准确性。
此外，基于图像处理的交通流量监测与管理系统还可以与其他交通系统相结合，实现更智能化的交通管理。
例如，可以将交通流量监测系统与交通信号灯控制系统相结合，实现信号灯根据实时的交通流量情况自动调节时间和频率。
又如，可以将交通流量监测系统与电子导航系统相结合，为驾驶员提供实时的交通信息和路况提示，引导驾驶员选择更畅通的路线。
然而，基于图像处理的交通流量监测与管理系统也面临一些挑战和问题。
基于图像处理的智能交通流量监测系统设计
基于图像处理的智能交通流量监测系统设计摘要：随着城市化进程的加速，交通流量的管理日益成为城市规划和交通管理的重要问题。
本文设计了一种基于图像处理的智能交通流量监测系统，通过图像采集和处理的技术手段，实现对交通流量的准确监测和数据分析，为交通管理提供科学依据。
本系统充分利用图像处理算法和人工智能技术，能够自动识别车辆类型和数量，并进行车流量的统计分析和预测，具有较高的准确度和实时性。
1. 引言随着城市化进程的加快和车辆数量的快速增长，交通管理和流量控制成为城市规划的一项重要任务。
传统的交通流量监测手段主要依靠人工统计，不仅成本高昂，而且容易出现统计错误。
基于图像处理的智能交通流量监测系统能够利用计算机技术和图像处理算法实现对交通流量的准确监测和数据分析，具有自动化、智能化、高效率和低成本的优势。
2. 系统设计本文设计的智能交通流量监测系统包括图像采集、图像处理和数据分析三个主要模块。
2.1 图像采集系统通过摄像头对交通路口进行监控和拍摄。
为了减少环境光线对图像采集的影响，系统可以配备红外线照明装置。
通过摄像头，系统可以实时获得交通路口的图像数据。
2.2 图像处理在图像处理模块中，系统使用各种计算机视觉算法对采集到的图像进行处理和分析。
首先，系统需要检测交通场景中的车辆，并将其提取出来。
这可以通过背景建模、运动目标检测和轮廓提取等技术实现。
其次，系统需要对提取出来的车辆进行分类和识别。
这可以通过使用深度学习算法和卷积神经网络来实现。
最后，系统需要对识别出来的车辆进行跟踪，以获取车辆的运动轨迹和行驶速度等信息。
2.3 数据分析在数据分析模块中，系统对得到的车辆信息进行统计和分析。
系统能够自动计算每个时间段内的车流量和车型数量，并生成相应的统计图表。
此外，系统还可以利用历史数据进行预测，为交通管理和流量控制提供科学依据。
3. 实验与结果为了验证本系统的性能和效果，我们在某交通路口进行了实验。
实验结果表明，本系统能够准确识别车辆，并进行车流量的实时统计和分析。
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山东建筑大学课程设计说明书题目：监控视频中道路车流量检测系统设计课程：数字图像处理课程设计院（部）：信息与电气工程学院专业：电子信息工程班级：电信学生姓名：学号：指导教师：完成日期：2013年6月目录摘要 (II)1 设计目的 (1)2 设计要求 (1)3 设计内容 (2)3.1运动车辆检测算法比较 (2)3.2形态学滤波 (5)3.3车辆检测 (6)3.4车辆计数 (9)3.5软件设计 (9)总结与致谢 (10)参考文献 (11)附录 (12)摘要获得实时的交通信息是当前各种检测方式的前提，但是现有的信息采集方式并不能满足交通管理与控制的需求。
随着计算机技术的快速发展，基于视频的检测技术在交通中得到了广泛的应用，同其它检测方式相比，它具有检测范围大、设置灵活、安装维护方便、检测参数多等优点。
基于图像处理的视频检测方式近年来发展很快，已成为当今智能交通系统的一个研究热点。
本论文对视频交通流运动车辆检测的内容进行了深入地研究。
结合视频图像详细的介绍了视频检测中的背景更新、阴影去除、车辆分割等关键技术和算法，介绍了视频检测的方法。
最后在MATLAB的平台上进行了系统实现设计。
实验结果表明，该算法具有一定的可行性，能够快速的将目标参数检测出来关键词：MATLAB；帧间差法；车辆检测随着经济的发展,人民生活水平的提高,汽车保有量大幅增加,怎样安全高效地对交通进行管理,就显得非常重要.解决这一问题的关键是建立智能交通系统(ITS),其中车辆检测系统是智能交通系统的基础.它为智能控制提供重要的数据来源作为ITS的基础部分,车辆检测系统在ITS中占有很重要的地位,目前基于视频的检测法是最有前途的一种方法,它是通过图像数字的方法获得交通流量信息,主要有以下优点:(1)能够提供高质量的图像信息,能高效、准确、安全可靠地完成道路交通的监视和控制工作.(2)安装视频摄像机破坏性低、方便、经济.现在我国许多城市已经安装了视频摄像机,用于交通监视和控制.(3)由计算机视觉得到的交通信息便于联网工作,有利于实现道路交通网的监视和控制.(4)随着计算机技术和图像处理技术的发展,满足了系统实时性、安全性和可靠性的要求2 设计要求通过对视频流中的车辆进行检测和跟踪，准确地统计每个车道流量、平均车速、平均车道占有率、车队长度、平均车间距等信息为交通规划，交通疏导和车辆动态导航领域提供一系列指导。
设计车辆检测与识别方法和车流量统计方法，实现监控视频中道路车流量检测。
通过实验验证检测精度。
3.1运动车辆检测算法比较目前，大多数的运动目标检测的方法或是基于图像序列中时间信息的，或是基于图像序列中空间信息的。
常见的方法有如下3种：(1)光流法当目标运动时，图像上对应目标的亮度信息（光流）也相应的运动。
这样，根据时间上相邻的几帧图像可以计算出各像素点运动的大小和方向，从而利用运动场来区分背景和运动目标。
其主要优点在于能检测出独立的运动目标，而不需预知场景的任何信息，对变化的复杂背景情况有较好的适应。
但其缺点也很明显，由于要依赖光流估计的准确程度，大多数计算方法相当复杂并且计算量特别大，所以除非有特殊的硬件支持，否则很难实现实时检测。
(2)背景减法将实时视频流中的图像像素点灰度值与事先已存储或实时得到的视频背景模型中的相应值比较，不符合要求的像素点被认为是运动像素。
这是视频监控中最常用的运动检测方法。
这种方法虽然能较完整的提取运动目标，但对光照和外部条件造成的环境变化过于敏感，常常会将运动目标的阴影错误的检测为其自身的一部分。
同时由于时间流逝，实际场景的多种因素都会发生变化，比如停留物的出现、光线等的变化、运动目标对背景的遮挡等等，背景需要得到实时地更新，这是影响其检测效果的一个重要因素。
背景差分算法的实质是：实时输入的场景图像与背景图像进行差分，可以较准确的分割出运动目标。
但是背景差分算法也有其天然的缺陷，随着时间的推移，场景的光线、树叶的遮挡、或者运动物体滞留都会很大程度的破坏已经建立好的背景图像。
为了解决这些问题，最好的方法便是使用背景建模和背景更新算法来弥补。
前面已经讨论过相关问题，因此，本文假设背景处于理想情况下进行背景差分算法的研究。
基于背景减法的MATLAB仿真，如图Surendra算法计算出背景图像，左图为原始输入图像，中图为背景图像，右图为背景差分法得出的二值化图像。
实验结果表明：背景差分算法也可以有效地检测出运动目标。
由于背景建模算法的引入，使得背景对噪声有一定的抑制作用，在差分图像中“雪花”较帧间差分算法有所减少。
同时，使用背景差分算法检测出的运动物体轮廓，比帧间差分法的检测结果更清晰。
因此，在背景建模与背景更新处于比较理想的状态下，背景差分算法得到的结果略好于帧间差分的结果。
(3)帧间差法帧间差法是根据当前图像与参考图像的差别来获得运动目标轮廓的方法。
这种方法对于场景中的光线渐变不敏感，适于动态变化的环境，且运算量相对较小。
但一般不能完整的提取运动目标，且在运动实体内易产生空洞现象，从而不利于下一步的分析和处理。
2.2.1 帧间差法运动目标检测基于帧间差分的运动检测即帧差法，它根据相邻帧或隔帧图像间亮度变化的大小来检测运动目标，选取T=20，仿真结果如下图：由上面的仿真实验可以得出：运用帧间差分方法进行运动目标的检测，可以有效的检测出运动物体。
右子图中，可以比较清晰地得到运动物体的轮廓。
但是，这种算法虽然可以使背景像素不随时间积累，迅速更新，因此这种算法有比较强的适应场景变化能力。
但是帧差法表示的是相邻两帧同位置的变化量，因此很有可能将比较大的运动目标，或者运动目标内部颜色差异不大的像素判断错误，在实体内部产生拉伸、空洞现象。
而且当前景运动很慢且时间间隔选择不合适时，容易出现根本检测不到物体的情况。
在差分图像中，有很多“雪花”般的噪声，这些是由于图像局部的干扰造成的。
使用帧间差分法，需要考虑如何选择合理的时间间隔，这一般取决于运动目标的速度。
对于快速运动的目标，需要选择较短的时间间隔，如果选择不当，最坏情况下目标在前后两帧中没有重叠，被检测为两个分开的目标；对于慢速运动的目标，应该选择较长的时间间隔，如果选择不当，最坏情况下目标在前后两帧中几乎完全重叠，根本检测不到目标。
此外，在场景中由于多个运动目标的速度不一致也给时间间隔的选取带来很大麻烦。
3.2形态学滤波由于刮风、气流等原因，背景中部分物体小幅度晃动；光线的变化等不确定因素，会使得视频图像产生大量噪声，当差值图像二值化后，仍然有很多无用的噪声斑点，因此，需要采用数学形态学方法，对分割后的二值图像进行形态学滤波。
数学形态学的主要用途是获取物体拓扑和结构信息。
它通过物体和机构元素相互作用的某些运算，得到物体更本质的形态。
其基本思想是：利用一个成为结构元素的“探针”收集图像信息。
这种基于探测的思想与人的视觉特点有类似之处：总是关注一些感兴趣的物体或者结构，并有意识地寻找图像中的这些结构。
数字形态学在本文所涉及到的图像处理中，主要作用包括利用形态学的基本运算，对图像进行观察和处理，从而达到改善图像质量的目的。
形态学的基本运算包括：腐蚀(Erosion)、膨胀(Dilation)、开(Opening)和闭(Closing)运算。
用这些算子及其组合来进行图像形状和结构的分析及处理，包括图像分割、特征提取、边界检测、图像滤波、图像增强与恢复等方面的工作。
形态学一般以二值图像为处理对象，但也可以用在某些灰度图像的应用中。
(1)结构元素结构元素被形象的称为刷子或探针，是膨胀和腐蚀操作中最基本的组成部分。
它用于测试输入图像，通常比待处理图像小得多。
本文使用3×3的结构元素，经开运算处理后，可提取出移动物体。
二维结构元素由一个数值为0或1矩阵组成。
结构元素的原点指定了图像中需要处理的像素范围，结构元素数值为1的点决定结构元素的领域像素在腐蚀或膨胀操作是需要参与计算。
(2)腐蚀和膨胀腐蚀和膨胀是许多形态学算法的基础。
腐蚀操作会去掉物体的边缘点，细小物体所有的点都会被认为是边缘点，因此会整个被删去。
再做膨胀时，留下来的大物体会变回原来的大小，而被删除的小物体则永远消失了。
膨胀操作会使物体的边界向外扩张，如果物体内部存在小空洞的话，经过膨胀操作这些洞将被补上，因而不再是边界了。
再进行腐蚀操作时，外部边界将变回原来的样子，而这些内部空洞则永远消失了。
(3)开启和闭合开启就是相对图像进行腐蚀，然后膨胀其结果。
闭合就是先对图像进行膨胀，然后腐蚀其结果。
开启一般使对象的轮廓变得光滑，断开狭窄的间断和消除细的突出物。
闭合同样使轮廓线变得光滑，但是开启相反的是，它通常消除狭窄的间断和长细的鸿沟，消除小的孔洞，并填补轮廓线中的断裂开启。
3.3车辆检测(1) 车辆检测新算法流程(2) 截取检测带为了提高数字系统处理的实时性的要求,我们只取检测图像中的一部分来进行处理,这个过程我们叫做截取检测带,但是检测带内要包含足够的车辆信息,以满足检测精度的需要.检测带的宽度和高度可以根据需要进行设置,从而保证了算法的通用性和灵活性.检测带的高度:车辆前后间距在图像上大约为40-50个像素,因此检测带高度应小于40-50行,否则会引起误判.又考虑到检测带的高度决定其内包含的总像素数,将直接影响计算量,因此检测带高度不应过高.另一方面,检测带的高度又不能过小,否则带内包含的车辆信息量太少,易受噪声影响,引起误判.综合考虑以上因素,取高度为20行.如下图(3)提取检测带的数据流以及对数据流的校正检测带内留下了车辆的信息,如何对这些车辆进行计数?如何判断相邻两帧的车辆信息是否是同一辆车?以图像宽度为800个像素为例,为了减少数据的运算量以及所需存储器的数目,可选取每10个像素宽的信息生成数据流的一个信息位.为此,定义3个长度为80的一维数组a、b、c,分别表示前一帧数据流、当前帧数据流、两帧数据流之差.若检测带的高度为20个像素,则把每个宽10个像素、高20个像素的浮动窗内像素的灰度值进行累加(∑∑g,g为灰度值),如果累加值大于某个设定的阈值,就将对应的数组元素赋值为‘1’,否则赋值为‘0’.这样就得到了当前图像的反映车辆运动信息的数据流由于邻域比较可能会造成车辆的一部分信息丢失,甚至产生断带,使获得的数据流在有车辆信息的连续‘1’中,会产生毛刺‘0’.因此需要修正数据流,消除毛刺,得到尽可能连续的‘1’(1)填1:在两个连续的‘1’段中间产生的毛刺‘0’,其数目与没有车的‘0’数目相比还是很少的,并且与‘1’之间的距离比较小.根据这些特征我们对数据流进行“填1”处理.(2)填0:如果上一帧车头部分进入检测带,邻域比较的结果所提取的车辆信息的‘1’的个数不足判断有新车过来,而当前帧车体进入了检测带,虽然邻域比较的结果所提取的车辆信息的‘1’的个数表明有车辆在,但与上一帧相减的结果始终不足计数,从而造成该车漏检.为了解决这种车辆头部小尾部大造成的车辆误判的问题以及有效消除车前灯的影响,可将这些不足判别车辆信息的‘1’抹‘0’.对于有些车辆由于情况比较复杂,会使相邻两帧的信息变化出现忽多忽少情况,这样就可能出现漏计或误计的现象.为了克服这种现象,利用前后两帧图像相关信息进行修正.笫27帧信息流: 0000000000000000000000001111111111110000000000000000000000000000000000000000 0000第28帧未修正信息流: 000000000000000000000000111111111000000000000000000000000000000000000000000 00000第28帧修正信息流: 0000000000000000000000001111111111110000000000000000000000000000000000000000 0000第29帧未修正信息流: 000000000000000000000000111111111000000000000000000000000000000000000000000 00000第29帧修正信息流: 0000000000000000000000001111111111110000000000000000000000000000000000000000 00003.4车辆计数由于窗口浮动,这给车辆计数带来一定的困难.为此,笔者提出了用检测带内车辆信息的变化规律进行计数的方法.其原理如下:如果用当前帧的数据流减去上一帧的数据流则只可能出现4种情况和3种结果:(1)上一帧某一位置没有车,当前帧对应位置也没有车:0减0,结果为0;(2)上一帧某一位置有车,当前帧对应位置也有车:1减1,结果为0;(3)上一帧某一位置没有车,当前帧对应位置有车:1减0,结果为1;(4)上一帧某一位置有车,当前帧对应位置没有车:0减1,结果为-11显然,结果为‘1’,表示有新车辆到来:结果为‘-1’,表示车辆已离开.利用该结果就可以方便地进行车辆的计数和车速的估算了.其方法如下:(1)利用数据流上升沿‘1’来进行车辆的计数.(2)利用上升沿‘1’和下降沿‘-1’之间的帧数,根据摄像头的拍摄速度和车辆的长度进行车速的估算.(3)由于噪声的存在,数组c里可能会出现较短的连续‘1’段,为此可根据车辆的最小宽度来选取一个阈值,如:车辆的最小宽度为100个像素,即占数据流信息为10位,就可以选取连续的‘1’段长度大于9计为一辆车.共有多少个连续的、长度大于该选定阈值的‘1’段,就表示新到来了多少辆车.3.5软件设计据摄像头的本设计采用MATLAB进行程序编写，部分程序见附录总结与致谢本次设计设计的系统具有准确率高的特点，该设计能够正确判断有无车辆的信息,在交通拥塞状况不十分严重、车速不太快(车速≤70km/h)的情况下,该算法对车辆计数的准确率很高。