基于视频的车辆检测系统设计
基于视频图像的车速检测方法分析
基于视频图像的车速检测方法分析摘要：行车速度检测在交通事故识别过程中非常重要。
以往的行车速度计算方式只可以测量车辆碰撞时的速度。
碰撞发生前，驾驶员采取制动措施降低车速，造成实测车速偏低，影响事故认定结果。
因此，本文主要研究基于视频图像的车速检测方法，能够准确地测量出碰撞前的车速，为交通事故识别提供依据。
关键词：视频图像；车速检测；方法1.基于视频的车速检测原理如今，伴随监控设备的大量运用，公路上安装了很多的监控设备，以此方便了交通管理。
监控摄像机通常安装在公路的顶部或一侧的位置，高度在5-10m，可按需求安装提供双向或单向的车辆监控视频影像。
摄像机和公路上车辆的空间位置如图1所示。
速度检测的方法最为基础的依旧是按照视频来作为依据，通过车辆运动位移除以车辆行驶时间得到的。
行车速度计算公式为：V=（S2-S1）/（T2-T1）=△S/△T。
根据行车速度计算公式，行车速度检测一般是通过计算一定距离内运动的时间，或是一定时间内汽车移动的距离来实现的。
所以在实际运用过程中，可以通过视频图像检测直接获取汽车运行的时间△T，但无法直接得到汽车运行的距离△s。
所以，通过视频来检测车速的办法是通过检测车辆在运动时，在各帧中的图像坐标，通过此坐标与现实位置公路的坐标系的映射关系，通过这样的办法将二维转换成三维，从而得到得到实际位移△s，实现速度检测。
图1 车速检测原理图2.车速检测系统总体构架速度检测模块主要是基于图像处理的。
这个系统主要包括交通视频采集、摄像机标定、车辆检测、车辆跟踪和车速检测。
系统的工作流程如图2所示。
速度检测系统需要满足以下功能：（1）在监控的同时完成对车速的检测；（2）可获取车辆流量、车速、平均车速等多种交通信息；并且可以精准定位车辆牌照，实现超速违章的准确定位。
图2 车速检测系统示意图2.1 硬件构架视频测速的主要硬件部分是CCD摄像机。
CCD摄像机的视频采集卡可以把实时视频图像转换成连续帧的数字图像序列。
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一、概述随着科技的快速发展和城市化进程的推进，智能交通系统（ITS）已经成为现代交通领域的重要研究方向。
基于视频图像处理的车辆检测与跟踪方法是智能交通系统的重要组成部分，对于提高道路安全、优化交通流量、实现智能交通管理具有重要意义。
基于视频图像处理的车辆检测与跟踪方法主要利用计算机视觉和图像处理技术，对视频序列中的车辆进行自动检测、跟踪和识别。
这种方法可以实时获取道路交通信息，为交通管理和规划提供数据支持。
同时，通过车辆检测与跟踪，还可以实现车辆行为分析、交通事件检测等功能，为智能交通系统的进一步发展提供有力支持。
近年来，随着深度学习、机器学习等人工智能技术的快速发展，基于视频图像处理的车辆检测与跟踪方法也取得了显著的进步。
通过构建深度学习模型，可以实现对车辆目标的准确、快速检测，同时利用多目标跟踪算法，实现对多辆车辆的连续跟踪。
这些技术的发展为智能交通系统的车辆检测与跟踪提供了新的解决方案，也为未来的智能交通发展奠定了坚实的基础。
基于视频图像处理的车辆检测与跟踪方法仍然面临一些挑战，如复杂交通场景下的车辆遮挡、光照变化、动态背景干扰等问题。
未来研究需要不断探索新的算法和技术，提高车辆检测与跟踪的准确性和鲁棒性，以适应智能交通系统的发展需求。
本文将对基于视频图像处理的车辆检测与跟踪方法进行综述，介绍其基本原理、发展历程、现状以及未来的发展趋势。
通过总结现有方法的优点和不足，为未来的研究提供参考和借鉴。
同时，本文还将探讨当前面临的挑战和未来的研究方向，为智能交通系统的进一步发展提供有益的探索和启示。
1. 智能交通系统概述智能交通系统（Intelligent Traffic Systems，ITS）是信息技术、数据通信技术、传感器技术、电子控制技术以及计算机技术的综合应用，旨在构建一种大范围内、全方位发挥作用的实时、准确、高效的综合运输和管理系统。
基于视频车辆运动轨迹场的交通事件检测方法
基于视频车辆运动轨迹场的交通事件检测方法交通事件检测是指利用视频车辆运动轨迹场进行交通事故、交通拥堵等交通事件的实时监测和预警的方法。
基于视频车辆运动轨迹场的交通事件检测方法，主要通过分析视频中的车辆运动轨迹场，提取其中的特征信息，使用机器学习和计算机视觉的方法来检测交通事件。
本文将介绍交通事件检测的流程和主要方法，以及相关应用和未来发展方向。
交通事件检测的流程主要包括数据采集、特征提取和事件检测三个步骤。
首先，需要利用视频摄像头等设备对道路上的车辆进行采集，获取车辆的位置、速度、方向等信息，形成视频车辆运动轨迹场。
接下来，通过对视频车辆运动轨迹场进行处理和分析，提取其中的特征信息。
最后，利用机器学习和计算机视觉的方法，对提取的特征信息进行分类和判断，判断是否发生交通事件。
在特征提取方面，可以利用车辆的位置、速度、加速度等信息来构建特征向量。
例如，可以根据车辆在一段时间内的速度变化情况来判断是否发生交通拥堵。
此外，还可以利用车辆之间的相对位置关系来判断是否发生交通事故。
例如，如果车辆之间的距离大于一定阈值，则可能发生了事故。
在事件检测方面，可以使用机器学习方法来进行分类和判断。
可以收集一定数量的正常和异常的视频车辆运动轨迹场数据，并将其分为训练集和测试集。
然后，使用机器学习算法，如支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）等，对训练集进行训练，得到分类模型。
最后，使用分类模型对测试集进行测试，判断是否发生交通事件。
交通事件检测方法可以应用于交通管理、交通安全等领域。
例如，可以利用交通事件检测方法对交通拥堵进行实时监测和预警，帮助交通部门及时采取措施减缓交通拥堵。
此外，还可以利用交通事件检测方法在交通事故发生后及时发出预警，帮助救护车等应急车辆快速抵达事故现场。
未来，交通事件检测方法可以进一步发展和完善。
一方面，可以进一步改进特征提取方法，提高特征的准确性和效率。
另一方面，可以引入更先进的机器学习和计算机视觉的方法，提高交通事件检测的准确率和实时性。
车辆抓拍监控系统设计方案
车辆抓拍监控系统设计方案概述车辆抓拍监控系统是一种基于视频监控技术的交通安全监控系统，可以对路口、路段等场所进行车辆抓拍监控，实现对违规驾驶等交通违法行为的监控和管理，从而提高交通安全保障水平。
本文将从系统架构、功能模块、技术方案等角度，对车辆抓拍监控系统的设计方案进行详细阐述。
系统架构车辆抓拍监控系统是由前端监控设备、后端数据管理服务器和业务管理平台三个部分组成。
前端监控设备前端监控设备是车辆抓拍监控系统的核心组成部分，包括监控摄像头、图像处理器等设备。
监控摄像头负责对交通场所进行实时视频监控，将采集到的视频信号传送到图像处理器进行图像分割、目标检测、行为分析等处理。
后端数据管理服务器后端数据管理服务器是车辆抓拍监控系统的数据处理和存储中心，负责接收、存储、处理前端监控设备传来的视频数据和实时监控信息，对数据进行分析、处理、统计和管理。
业务管理平台业务管理平台是车辆抓拍监控系统的用户界面，包括Web管理界面和移动端APP。
通过管理平台，用户可以进行实时监控、系统设置、数据查询和报警处理等操作。
功能模块车辆抓拍监控系统的功能模块主要包括视频监控、车辆识别、车道占用检测、违规停车监测、实时报警等。
视频监控车辆抓拍监控系统的核心功能之一是视频监控，通过监控设备对路口、路段等场所进行实时视频监控，对行驶中的车辆进行实时拍摄，提供可视化监控。
车辆识别车辆识别是车辆抓拍监控系统中的另一个重要功能模块。
通过图像处理技术，对视频中的车辆进行识别和分析。
识别率高、速度快，可以自动识别车辆类型和车牌号码信息。
车道占用检测车道占用检测是车辆抓拍监控系统中的一个重要安全保障模块。
当车辆在车道内停留超过规定时间或者车道内车辆数超过规定数量时，系统会自动报警。
通过车道占用监测，可以避免拥堵和车祸的发生。
违规停车监测违规停车监测是车辆抓拍监控系统中的一个重要防范模块，可以实现对违规停车行为的监控和管理，有效提高交通治理效率。
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。
基于计算机视觉的智能车辆识别与跟踪系统设计
基于计算机视觉的智能车辆识别与跟踪系统设计智能车辆识别与跟踪系统的设计是基于计算机视觉技术，在车辆识别和跟踪方面发挥着重要的作用。
该系统可以通过图像或视频数据对道路上的车辆进行自动识别和跟踪，为交通管理、安全监控以及智能交通系统等领域提供有力支持。
一、系统设计目标智能车辆识别与跟踪系统旨在实现以下目标：准确识别道路上的车辆；实时跟踪车辆的位置和动态行为；提供可靠的车辆信息用于其他应用；具备较高的鲁棒性和实时性。
二、系统设计原理智能车辆识别与跟踪系统的设计基于计算机视觉技术。
其主要框架包括图像采集、预处理、特征提取、车辆识别与跟踪等步骤。
1. 图像采集系统通过摄像头或其他图像采集设备获取道路上的车辆图像或视频。
采集设备的性能和布置位置对系统效果有重要影响，应根据具体应用场景进行选择和调整。
2. 预处理采集到的图像或视频数据需要进行预处理，以消除干扰和提高后续处理的效果。
预处理包括图像去噪、图像增强、图像分割等操作。
通过这些操作，可以得到清晰、准确的车辆图像，为后续的特征提取提供良好的基础。
3. 特征提取特征提取是智能车辆识别与跟踪系统的关键步骤。
系统需要从车辆图像中提取出能够表征车辆特征的关键信息。
常用的特征包括车辆颜色、形状、纹理等。
可以采用传统的特征提取算法，如Haar特征、SIFT特征等，也可以使用基于深度学习的卷积神经网络（CNN）进行特征提取。
4. 车辆识别与跟踪在获得了车辆的特征信息后，系统需要将其与已知的车辆模型进行比对，以实现车辆的识别。
识别结果可以用于车辆分类、车辆计数、车辆检测等应用。
同时，系统还需要实时跟踪车辆的位置和运动轨迹，以提供准确的车辆信息。
跟踪算法可以采用相关滤波器、卡尔曼滤波器等传统方法，也可以使用基于深度学习的目标跟踪算法。
三、系统设计关键技术与挑战智能车辆识别与跟踪系统的设计涉及到许多关键技术和挑战。
以下是其中一些主要方面：1. 图像处理和分析图像处理和分析是智能车辆识别与跟踪系统的基础。
基于视频分析技术的交通事件检测系统
科 技 转 移
基于视频分析技术的交通事件检测系统
随着社会的发展、城市化推进 ，我国交通信息化建设得到高速发展。道路视频监控规模迅 速扩大 ，通过人工检测车辆运行状况已经很淄 菌足日益复杂的交通管理的需要 。科学技术 Ｂ ｇ ， Ｔ＃Ｌ ￣ ５－ ． ，基于视频进行交通事件自动榆 则变成现实 ，建设基于视频的交通事件 则与
项 目概 况
事｛ 牛 管理 系统也变得 非常必要 。
本项 目研 发的交 通智 能视 频分 析系统 主要 应 用在高 速公 路 、城市 道路 、轨 道交 通等行业 。 通过视频检测 ，实现交通违法检测、交通事件检测 、交通参数提取，并完成针对视频录像 实时报警、查询回放、数据统计等功能的交通事件管理系统 ，为交通管理提供智能化管
、
理手 段 。
预 计 经 济 效 益 在 项 目完成 后 三 年里 销 售 额 累 计 将 达 到 ３ ３ ３ Ｏ 万 元 ，赢利 达 到 １ ０ ４ ４ ． ６ ） ９ － 元 。从而 带 动 经济 发展 ，带 来 高税 收 回报 ，并 提 供一 定 的 就业 机 会 。
冒 中 国 科 学 院 北 京 国 家 技 术 转 移 中 心
基于DM6446的视频车辆检测跟踪系统设计和实现
吴忻 生 ， 一 何银 强 戚 其丰 ， 凯春 ， ＇徐
（ 南理 工 大 学 ，． 华 ａ 自动 化 科 学 与 工程 学 院 ；． 密 电子 制 造装 备 教 育 部 工程 研 究 中心 ， 东 广 州 ５０ ４ ） ｂ精 广 １６ ０
【 ｂｔ ｃ】 ｎｏ ｅ ｔｍ ｋ ｉｒ ｕ ｄｎｅｉ ｎ ｖ ｅ ｒ ｉａｃ ｓ ｍｍ ｅｔ ｔｌｅｃ ａｓｏｔｉ ’ ｎｅｓ ｖ ｅ ｈ ｌｄｔ ｔｎ ｔ ｃ— Ａ ｓ ａｔ Ｉ ｒ ｒｏ ａｅ ｓｉ ｔ ｔｌ ｅｔ ｉ ｏ ｕｖ ｌｎｅ ｙｔ ｅｔｈ ｉｅｉ ｎｅ ｒ ｐｒｔｎ ｓ ｅｄ ，ｉ ｏｖ ｉｅ ｅ ｃｏ—ｒ ｋ ｒ ｄ ｄ ｔｂ ｅ ｉ ｌｇ ｄ ｓ ｅｌ ｓ ｅ ｅ ｎ ｌｇ ｔ ｎ ａｏ ｄ ｅ ｃ ｅｉ ａ
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【 摘 要 】针 对智 能 交通对分 布 式智 能视 频监控 的 需求 ， 计 了基于 Ｄ ４ ６嵌 入 式 系统 的视 频车 辆检 测 跟 踪 系统。 提 出一 设 Ｍ６ ４ 套简 单有 效 的车辆 检测 跟踪 算法 ， 括 自适应 背景 更新 算法 、 于边 缘检 测 和 最优 双 阈值 分 割 融合 的运 动 区域检 测 、 包 基 改进 的 快速连 通 区域 判 断方法 以及 基 于多特征 的跟踪 算法 。 同时， Ｄ ４ ６平 台软硬 件及其 开发方法进 行介绍 ， 对 Ｍ６４ 并针 对该 平 台介 绍 了如何 移植和代 码优 化。最终 通过在 Ｄ ４ ６平 台实际运行 表 明， 系统能 实 时有 效地 检测 和跟 踪 车辆 ， 有较 高准 确 率和 稳 Ｍ６４ 该 具
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摘要：随着城市交通的不断发展，道路车辆的数量不断增加，为了保证交通的安全性和顺畅性，对道路上的车辆进行检测和跟踪显得尤为重要。
本文基于OpenCV库，研究了一种基于图像处理技术的视频道路车辆检测与跟踪方法，通过对视频帧进行预处理、车辆区域的提取和目标跟踪的算法实现，可以有效地检测和跟踪道路上的车辆，具有较高的准确性和稳定性。
1. 引言随着城市的发展和人民生活水平的提高，道路交通日益拥挤，车辆数量不断增加，给交通管理工作带来了巨大的挑战。
为了解决交通拥堵和事故隐患问题，对道路上的车辆进行有效的检测和跟踪至关重要。
基于计算机视觉技术的图像处理方法成为道路车辆检测与跟踪的重要手段。
2. 方法2.1 视频帧预处理在进行车辆检测与跟踪之前，首先需要对视频帧进行预处理。
主要包括图像的灰度化、平滑处理、图像二值化等步骤。
通过灰度化处理，可以将彩色图像转换为灰度图像，便于后续的车辆检测。
平滑处理通过滤波器对图像进行处理，减少图像中的噪声。
图像二值化将灰度图像转换为二值图像，将车辆与背景分离出来，便于车辆区域的提取。
2.2 车辆区域的提取在预处理之后，需要对图像中的车辆区域进行提取。
通过阈值分割方法，可以将图像中的车辆区域与背景分离开来。
同时，为了减少车辆区域中的噪声，可以使用形态学操作进行进一步的处理。
利用腐蚀和膨胀操作，可以使车辆区域更加完整和连续。
2.3 目标跟踪在提取了车辆区域之后，需要对车辆进行跟踪。
本文采用的方法是基于均值漂移算法的目标跟踪方法。
通过计算车辆区域的直方图信息，结合均值漂移算法的迭代法则，可以实现对车辆的跟踪。
在迭代过程中，通过调整窗口的大小和位置，可以对车辆进行准确地跟踪。
3. 实验与结果为了验证本文方法的有效性，我们在OpenCV的环境下进行了一系列的实验。
实验采用了多段道路视频，包含了不同道路条件和车辆数量的场景。
实验结果表明，本文方法可以准确地检测和跟踪道路上的车辆，且具有较高的稳定性。
基于视频的车辆检测技术在智能交通系统中的应用
从 目前 发展状 况来 看 ， 使 用市 面上 出售 的采 集卡 进 行编 程处 理时 ． 通常 需要在 厂家 提供 的驱 动程 序上
进 行再 次开 发 。 开发过 程 主要采 用 以下 ３种 方式 ： １ ）
益 不受 侵害 。从 目前发展 状况 来看 ， 抬杆放 行 系统 与
配置 的 Ａ Ｐ Ｉ 具 有反 应速 度快 、 自身功 能 强大 等 特 点 。
在实 际 使用 过程 中 ，单 一 设 备是 不 能独 立 完成 工 作
的。 要 结 合 Ｗｉ ｎ ｄ ｏ ｗ ｓ系统 的实 际应 用 特 点 ， 通过 消 息 的 发送 与接 收 支持采集 系统 的通讯 配置 。
第 １ ０期 总第 ２ ３ ２期
２ ０ １ ３年 １ ０月
农 业 科 技 与 装 备
Ａｇ ｒ ｉ ｃ ｕ ｌ ｔ ｕ ｒ ￣ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎｃ ｅ ＆Ｔｅ ｃ ｈｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ａ ｎ ｄ Ｅｑ ｕｉ ｐｍｅ ｎｔ
Ｎ ０． １ ０ Ｔｏ ｔ ａ ｌ Ｎ ０． ２ ３ ２
记 录 。智 能监 控 系统 在 画 面 内行 车状 态 较 少 的情况
下， 能够 自行 大幅度 压缩 数据 ， 并 自动删 除无关 数据 ， 大 大提 升 了储存 空 间的有 效利用 率 。
２ ． ２ 收 费监控
对 于交 通 监控 而 言 ， 高 速路 收 费 口、 过 桥 收费 口 及 道路 通行 收费 口都 是十 分重 要 的监测 点 。 不仅要 对
交 通之 所 以会时常 出现拥 堵现 象 ， 是 由于部 分流 动车辆 不按 章行 驶 ，给顺 畅的道路 增 添了额 外 负担 ，
基于监控视频的运动车辆检测优化方法
ｒ ｍ ｏ ｅｔ ｅｓ ａ ｏ ａ ｄｃ ｎ ｏ ｔ ｉ ｅａ ｃ ｒ ｔ ｇ ｏ ｆ ｅ ｖ ｈ ｄ ｗ ｎ ａ ｂ ａ ｎ ｔ ｃ ｕ ａｅｒ ｉ ｎｏ ｍｏ ｉ ｇ ｔｒ ｅ ． Ｔｈ ｘ ｅ ｉ ｎ ａ ｅ ｕ ｔ ｈ ｗ ａ ｅｆ ｓ ｎ ｃ ｕ ａｅｍｅｈ ｄ ｈ ｈ ｅ ｖｎ ｇ ｔ ａ ｅｅ ｐ ｒｍｅ ｔ ｌ ｓ ｌ ｓ ｏ ｔ ｔ ｈ ｔ ｄ ａ ｃ ｔ ｔ ｏ ｒ ｓ ｈ ｔ ａ ａ ｒ
Ａ ｆｅ ｅ ｒ ａｉ ｇ ａ ｈ ｔｒ ｔ ｎｄｐｉ ｋｎｇ ｕ ｈｅｒ ｇｉ ｔ ｅ ｃｅ ｎ ｍ ｏ ｎｇ， ａ ａ ｇ ｉｈ ｈａ ｓｓｍ ｐｌ， ｅ ｃｉｎ ｓｐ ｒ ａ ｄｔ ｔ ｒｓ ｐａ ｔｎ ｅ ｃ ａ ｇｅ ｃ ｉ ｐ ｔ ｅ ｏｎｓｏｆ ｈｅｖ ｈｉ ｌｓｉ ｖｉ ａ ｎ ｌ ｏｒｔ ｍ ｔ ｔｉ ｉ ｅ ｉ ｆ ｅ ｔｉ ｕｔｆ ｗ ｒ ｏ ｏ
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ＷＡＮＧ Ｑｉｎ ， ＨＵ Ｘｉｏｙ ａ ， Ｌ Ｘｉｏｍｅ ｇ Ｌ Ｇａ ｇ ｏｇ ａ —ｕ ｎ Ｕ ａ — ｎ ， Ｕ ｎ
摘 要 ： 满 足 实 时 性 处 理 需要 ， 出 了 一 种 基 于监 控 视 频 的 运 动 车 辆 检 测 优 化 方 法 运 用 自适 应 Ｒ Ｉ ｅｉｎ ｆｎｅｅｔ 取 为 提 Ｏ （ ｇ ｏ ｉ ｒｓ 提 ｒ ｏ ｔ ） 算 法 ， 获 取 可 能 出现 运 动 车 辆 的 区域 后 ， 于 帧 间 差 分 法 与 分 块 处 理 思 想 ， 出 了一 种 改 进 的 背 景 提 取 算 法 ， 效 地 提 取 在 基 提 有 运 动 目标 区域 。 对 提 取 的 多 目标 运 动 区 域 进 行 分 离 ，分 别 提 取 可 能 是 车 辆 的 区域 后 ，提 出 了一 种 简 单 、快 捷 的 阴影 去 除 算 法 ， 效 地 去 除 阴影 ， 得 准 确 的 运 动 目标 区 域 。 实 验 结 果 表 明 ， 方 法 速 度 快 、 有 获 该 准确 率 高 ， 能很 好 地 满 足 实 时 性 要 求 。 关 键 词 ： ＯＩ 取 ； 车 辆 检 测 ； 多 目标 分 离 ； 阴 影 去 除 ； 区域 填 充 Ｒ 提 中 图 法 分 类 号 ： Ｐ ９ Ｔ３１ 文献标 识码 ： Ａ 文 章 编 号 ：０ ０７ ２ ２ １） ４５ ５—４ １０ —０ ４（０ ０ ２ —３ ９０
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
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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DM6446处理器的视频运动车辆检测系统的实现
基于DM6446处理器的视频运动车辆检测系统的实现随着现代交通运输业的快速发展，道路上的车辆日益增多，而伴随而来的交通拥堵、道路使用效率不高等问题却给日常交通管理带来了重重困难。
融合了计算机、电子等现代高新科技的智能交通系统（ITS:Intelligent Transport System）提供了解决方法。
运动车辆检测是ITS 的重要组成部分，本文探讨了以TI 的TMS320DM6446（简称DM6446）为嵌入式开发平台的交通视频信息采集和处理系统的设计，通过分析实时交通视频序列，采用差异积累背景建模、Otsu 自动阈值选取、形态学滤波及区域生长定位等技术，最终实现交通场景视频运动车辆的检测。
1 系统硬件构成本系统选用的TMS320DM6446 是基于ARM926 和TMS320C64x+两个核心的、高度集成的数字媒体处理器。
ARM926EJ-S 采用管道化流水线可以执行32bit/16bit 指令集，并提供了独立的16KB的指令Cache 和8KB 的数据Cache,可有效控制和管理外部中断、各种接口及外设。
TMS320C64x+属TMS320C6000 系列高性能的定点DSP 处理器，集成了64 个32 位通用寄存器和8 个功能单元，硬件支持块循环操作，采用二级Cache 结构：L1 程序/数据Cache 和L2 存储/Cache.ARM 和DSP 共享外部256MB DDR SDRAM 存储器，64MB NAND Flash用于存放ARM 和DSP 代码。
系统硬件平台还包含视频处理子系统（VPSS）和众多外设资源。
VPSS 是DM6446 中专门负责视频输入输出的硬件模块，由视频处理前端（VPFE）和视频处理后端（VPBE）组成，系统模拟视频信号经由TVP5150解码器解码成YUV422 格式的视频数据后传送给VPFE 的CCD 控制器，然后通过EMIF 接口将暂存在VPSS 内部Buffer 中的数据传送到外部DDR SDRAM中。
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。
基于视频图像的车辆速度检测技术研究的开题报告
基于视频图像的车辆速度检测技术研究的开题报告一、选题背景和意义车辆速度检测技术在交通管理和公路安全方面具有重要意义。
目前，车辆速度检测的方法主要有雷达测速和摄像头测速两种方式，其中摄像头测速技术由于其准确性和灵活性等优势，在实际应用中的地位越来越重要。
本课题旨在研究基于视频图像的车辆速度检测技术，通过对视频图像的处理和分析，提取车辆运动特征，计算车速，实现对车辆速度的准确检测。
二、研究内容（1）视频图像预处理：在摄像头拍摄的视频中，由于光照、天气等因素的影响，视频中的图像常常包含噪声和干扰。
因此，需要对视频图像进行预处理，包括噪声去除、图像增强等步骤。
（2）车辆运动特征提取：通过分析视频图像中车辆运动轨迹和运动状态，提取车辆行驶的方向、速度等特征。
（3）车辆速度计算：结合车辆运动特征，利用数学方法和图像处理技术，计算车辆行驶速度。
（4）车辆速度检测系统设计：基于上述步骤，设计并实现基于视频图像的车辆速度检测系统，包括视频采集、预处理、特征提取、速度计算和结果输出等功能。
三、研究方法本项目的研究方法包括理论研究和实验研究两个方面。
理论研究主要是通过文献调研和相关领域的知识积累，深入掌握基于视频图像的车辆速度检测技术的理论基础和实现方法。
实验研究主要是通过编写程序和使用相关软件来实现车辆速度检测系统，并对系统进行性能测试和数据分析。
四、预期成果本项目的预期成果包括以下几个方面：（1）基于视频图像的车辆速度检测技术研究报告。
（2）基于视频图像的车辆速度检测系统的设计和实现。
（3）数据分析和性能测试报告，对系统的精度、稳定性、实时性等进行评价。
五、进度安排本项目的时间安排如下：（1）第1-2个月：开展文献综述和理论研究，深入了解基于视频图像的车辆速度检测技术。
（2）第3-4个月：熟练掌握相关软件和技术工具，进行实验研究并对数据进行分析。
（3）第5-6个月：对系统进行性能测试和调试，并不断优化系统的设计和实现。
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。
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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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)基于视频的车辆检测系统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。