基于机器视觉的车流量检测算法
一种基于计算机视觉的车流量检测方法
一种基于计算机视觉的车流量检测方法作者：王建华等来源：《电脑知识与技术》2013年第19期摘要：该文提出一种基于计算机视觉的车流量检测方法。
首先，利用背景差法对视频中车辆前景图像进行提取。
其次，对前景图像进行灰度化、二值化、膨胀、填充等图像处理方法。
然后，完成图片中目标块数目的统计，完成车辆的计数。
最后，对车辆粘连问题提出了基于车辆形状的解决方案。
实验结果表明了该方法的准确性和有效性。
关键词：计算机视觉；背景差法；图像处理；车流量检测；二值化中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2013）19-4493-03随着现代交通的快速发展，车辆的日益增多，合理利用道路资源成为目前一项重要课题。
为了实现快速准确地检测道路中的车流量，该文提出了一种基于计算机视觉的车流量检测方法。
1 车辆前景图像的提取对车辆进行检测的前提是提取车辆的前景图像，即在视频序列中实时地发现并提取运动目标，为之后运动目标的处理、识别、分析等算法提供数据[1]。
一般情况下视频监控中背景与摄像头之间相对位置保持不变，则背景图像的大小和位置在不同帧中将保持不变，于是可以直接利用帧间同一位置像素的亮度或颜色的差别来进行变化检测，并提取目标。
对于运动目标检测和提取算法，常用的有帧间差法、背景差法这两种方法。
帧间差法是利用相邻帧的图像相减得到车辆的前景图像，而背景差法是利用当前的图像减去背景图像得到车辆的前景图像。
后者更加直接有效，通常能够提供最完备的特征数据，是当前静止背景下进行运动目标检测的最常用的方法[2]。
具体做法：[Dt（x，y）=ft（x，y）-f（x，y）] （1）其中[Dt（x，y）]为提取出来的车辆前景图像；[ft（x，y）]为当前视频图像；[f（x，y）]为视频的背景图像。
摄像头的位置是不变的，所以当前视频图像的背景与背景图片相同，相减后相同点的灰度值都变为零。
而车辆包含的点在两幅图中的灰度值不一样，相减后不为零[3]。
智能交通系统中基于图像识别的车流量监测方法研究
智能交通系统中基于图像识别的车流量监测方法研究智能交通系统是现代城市交通管理的重要组成部分，针对交通拥堵、交通事故等问题提供了有效的解决方案。
而其中基于图像识别的车流量监测方法，作为智能交通系统的关键技术之一，能够实时准确地获取车辆数量信息，为交通管理部门和驾驶员提供有效的交通信息，以便更好地进行交通流量调控、事故预警等工作。
在智能交通系统中，车流量监测是实现交通流量控制和管理的重要环节。
传统的车流量监测方式多采用道路地磁、红外线等传感器，这些传统方法存在安装麻烦、易受环境干扰等缺点。
而基于图像识别的车流量监测方法采用摄像头拍摄交通场景，通过图像处理和识别技术实现自动感知车辆的数量和运动状态。
首先，基于图像识别的车流量监测方法首先需要获取交通场景的图像数据。
现代摄像头技术的发展，使得获取高清晰度的交通图像成为可能。
在车流量监测中，为了保证图像的清晰度和稳定性，需要在选择摄像头位置时充分考虑环境因素，如光线、角度等。
此外，为了能够捕捉到交通场景的全貌，多摄像头组合亦是常见的解决方案。
接着，对获取的交通场景图像进行预处理，目的是消除图像中的干扰因素而保留关键信息。
在预处理阶段，可以采用去噪、图像增强、图像分割等技术，以提高后续图像识别和车流量检测的准确性。
值得一提的是，在处理过程中需要考虑交通场景的动态性，即车辆在运动过程中产生的模糊、遮挡等情况。
然后，利用图像识别技术实现对交通场景中车辆的检测和跟踪。
车辆检测是指通过图像处理算法，将图像中的车辆与背景进行区分。
常用的车辆检测算法包括基于特征的方法（如Haar特征、HOG特征）、基于深度学习的方法（如卷积神经网络）等。
车辆跟踪是指在连续的图像帧中追踪感兴趣的车辆，常用的跟踪算法包括卡尔曼滤波、粒子滤波等。
最后，根据检测和跟踪得到的结果，实现对车辆数量和运动状态的分析和统计。
基于检测和跟踪得到的数据，可以实时获得道路上的车辆数目、车速、车道占用情况等信息。
基于机器视觉的公路流量统计技术研究
基于机器视觉的公路流量统计技术研究【摘要】本文主要研究基于机器视觉的公路流量统计技术。
在介绍了研究背景、研究意义和研究目的。
在探讨了机器视觉技术在交通领域的应用、公路流量统计技术概述、基于机器视觉的公路流量统计原理以及研究方法，同时还对实验结果进行了分析。
在总结了基于机器视觉的公路流量统计技术的优势，并提出了未来的发展方向。
通过本文的研究，可以更深入地了解基于机器视觉的公路流量统计技术在交通领域的应用和优势，为未来的研究和实践提供一定的参考和借鉴。
【关键词】机器视觉、公路流量统计、技术研究、交通领域、原理、方法、实验结果、优势、发展方向、总结、研究背景、研究意义、研究目的。
1. 引言1.1 研究背景公路交通流量统计一直是交通管理领域的一个重要课题，对于交通规划、道路设计和交通流量监测具有重要意义。
传统的公路流量统计方法往往需要人工干预，耗时费力且容易出现误差，无法满足大规模交通流量统计的需求。
随着机器视觉技术的发展与普及，基于机器视觉的公路流量统计技术逐渐成为研究的热点。
随着城市化进程的加快和车辆数量的增加，传统的公路流量统计方法已经难以满足快速发展的交通管理需求。
研究基于机器视觉的公路流量统计技术具有重要的现实意义。
通过机器视觉技术，可以实现对路上运行车辆的自动监测和统计，节省人力物力成本的同时提高统计准确度和效率。
随着深度学习等人工智能技术的不断发展，基于机器视觉的公路流量统计技术在自动车牌识别、车型分类等方面也得到了进一步的提升和应用。
通过研究基于机器视觉的公路流量统计技术，可以为交通管理部门提供更加智能化、高效化的交通流量监测和统计手段，促进交通管理的信息化、智能化发展。
1.2 研究意义公路流量统计是交通管理和规划中的重要任务之一。
通过对公路上车辆数量和流动情况的统计，可以帮助交通部门更好地了解交通状况，制定有效的交通管理策略，提高交通运输效率，减少交通拥堵，提升交通安全。
基于机器视觉的公路流量统计技术能够提供高效、准确的数据支持，相较传统的手动统计方法具有更大的优势。
基于机器视觉的公路流量统计技术研究
基于机器视觉的公路流量统计技术研究【摘要】基于机器视觉的公路流量统计技术是一种新兴的研究领域，具有重要的研究意义和实际应用价值。
本文首先介绍了公路流量统计技术的背景和意义，然后深入探讨了基于机器视觉的公路流量统计原理和方法。
接着分析了相关技术的发展趋势，并结合案例分析展示了该技术在实际中的应用。
在总结了基于机器视觉的公路流量统计技术的优势和未来展望，并提出了研究启示。
通过本文的研究，可以更好地理解并应用这一技术，为交通管理和规划提供更精确和有效的数据支持，促进公路交通系统的发展和优化。
【关键词】机器视觉、公路流量统计、技术研究、统计原理、统计方法、发展趋势、案例分析、技术优势、未来展望、研究启示、研究背景、研究意义。
1. 引言1.1 研究背景公路交通拥堵是城市发展中普遍存在的问题，而精准的公路流量统计是解决交通拥堵问题的重要基础。
传统的公路流量统计方法存在着人力成本高、效率低、数据准确性差等问题，亟需新的技术手段来解决。
随着机器视觉技术的不断发展和应用，基于机器视觉的公路流量统计技术逐渐成为研究热点。
机器视觉技术能够通过摄像头等设备获取道路上车辆的图像信息，并通过图像处理和分析技术对车辆进行识别、计数等操作，实现对公路流量的准确统计。
相较于传统的手动统计方法，基于机器视觉的公路流量统计技术具有成本低、效率高、数据准确性高等优势，可以为交通管理部门提供更加精准的数据支持，有助于实现更加智能、高效的交通管理。
开展基于机器视觉的公路流量统计技术研究具有重要的意义和价值。
通过深入研究该技术，可以为解决交通拥堵问题提供技术支持，为城市交通管理起到积极的推动作用。
1.2 研究意义公路交通流量统计在城市交通规划、交通管理和交通安全等方面起着重要作用。
随着城市化进程的加快和交通拥堵问题的日益严重，公路流量统计技术显得愈发重要。
传统的公路流量统计方法存在着数据采集效率低、统计精度不高、人力成本高等问题，因此寻求一种高效、准确、自动化的公路流量统计技术至关重要。
《基于目标检测及跟踪的车流量检测算法研究》范文
《基于目标检测及跟踪的车流量检测算法研究》篇一一、引言随着城市交通网络的快速发展和日益增长的车辆数量，车流量检测已成为智能交通系统中的重要一环。
有效的车流量检测不仅能够为交通管理部门提供实时、准确的交通信息，还能为智能交通控制系统的决策提供重要依据。
本文旨在研究基于目标检测及跟踪的车流量检测算法，以提高车流量检测的准确性和实时性。
二、相关技术背景目标检测及跟踪技术是计算机视觉领域的重要研究方向。
目标检测主要是指在图像或视频中检测出感兴趣的目标，而目标跟踪则是在连续的图像帧中定位并跟踪特定目标。
这两种技术被广泛应用于车流量检测、行为分析、安全监控等领域。
三、车流量检测算法研究（一）算法原理本文研究的基于目标检测及跟踪的车流量检测算法，主要采用深度学习技术，特别是卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。
首先，通过CNN进行目标检测，识别出视频帧中的车辆；然后，利用RNN进行目标跟踪，实现车辆的连续跟踪和计数。
（二）算法实现1. 数据集准备：收集包含车辆的视频数据，并进行标注，以便训练和测试算法。
2. 模型训练：使用深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch 等）训练CNN和RNN模型。
在训练过程中，通过调整模型参数和优化算法，提高模型的准确性和鲁棒性。
3. 目标检测：将训练好的CNN模型应用于视频帧中，实现车辆的检测和识别。
4. 目标跟踪：利用RNN对检测到的车辆进行跟踪，实现车辆的连续计数。
（三）算法优化为了提高算法的准确性和实时性，本文从以下几个方面对算法进行优化：1. 数据增强：通过数据增强技术，增加模型的泛化能力，提高算法对不同场景和光照条件的适应性。
2. 模型优化：采用更先进的深度学习模型和优化算法，提高模型的准确性和计算效率。
3. 算法并行化：通过GPU加速和模型并行化等技术，提高算法的实时性。
四、实验与分析（一）实验环境与数据集实验环境为高性能计算机，使用TensorFlow和PyTorch等深度学习框架。
基于机器视觉的交通流量检测技术略谈
基于机器视觉的交通流量检测技术略谈随着经济的快速增长，国内汽车保有量有了持续快速的增长。
汽车数量的大量增长给城市交通带来了巨大的压力，出现了交通拥堵等一系列问题，制约了各地区的社会进步和经济发展。
提高道路通行能力、减少交通拥堵、减少交通事故等问题亟待解决。
本文主要研究交通流检测领域中的多目标运动车辆检测与跟踪技术。
由于监控视频所处的环境、场景、目标和干扰的多样性，有必要研究移动多目标的检测与跟踪技术，以便更好地将交通流检测应用于交通监控视频中。
基于多目标检测与跟踪的基本理论，提出了一种基于视频的运动车辆检测与跟踪方法。
针对复杂的城市交通环境，采用Kalman滤波对视频序列中的车辆目标进行跟踪和计数。
标签：机器视觉;交通流量;智能交通;车辆跟踪引言随着道路扩建的难度越来越大，如何更合理有效地利用现有的交通设施成为人们关注的焦点。
然而，智能交通的产生打破了这个局面，智能交通将物联网、自动控制、云计算等现代电子信息技术应用于交通领域。
交通流检测是智能交通的重要组成部分，负责采集道路交通流、车道占用率、交通事故信息等各种参数，交通流检测有助于了解交通状况，合理处理交通问题，减少道路拥堵，充分利用交通设施。
传统的交通流检测主要分为车辆检测和车辆跟踪两部分。
对于传统的交通流检测方法来说，大部分的交通信息采集都是由单一的车辆检测器完成的，而车辆信息的提取较少，因此能够得到的车辆信息很少且不精确。
一般情况下，只能检测到车速、行驶方向等信息，无法准确确定车辆的形状、颜色、品牌、型号等信息，因此在案件监控、公安检查、图像检索等方面没有很好的效果，区域车辆大数据分析等，所以不能更好的使用。
为了解决这些问题，本文将车辆检测与车型识别相结合，对传统的流量监测方法进行了补充。
通过机器学习的方法，对多角度交通车辆进行检测，对检测到的车辆前景图进行细粒度识别，并对车型、品牌等信息进行判断。
一、基于CNN的车辆检测与分类利用CNN在图像特征深度提取方面的优势，将其应用于目标检测和目标分类。
219388564_基于机器视觉的车流量统计算法应用
第7期2023年4月无线互联科技Wireless Internet TechnologyNo.7April,2023基金项目:唐山市科技计划项目,项目编号:13130247z ㊂作者简介:王墨琦(1983 ),女,河北泊头人,讲师,硕士;研究方向:自动控制,机器视觉㊂基于机器视觉的车流量统计算法应用王墨琦(唐山学院智能与信息工程学院,河北唐山063000)摘要:智能交通系统(Intelligent Traffic System ,ITS )是目前公路运输信息化㊁智能化的主流解决方案,其应用依赖于车流量检测数据的准确度㊂精准的车流量信息在通过智能交通系统改进车辆通行情况的过程中发挥重要作用㊂文章针对汽车流量检测情况,提出了基于机器视觉的卡尔曼(Kalman )跟踪检测方法,收集车辆运行中的相关信息,并对数据信息进行归类整理,通过车流量信息特征数据分析,对汽车通行情况进行有效分析,改进原有车流量计算中的错检以及误检问题,从而降低了车流计数的漏检率㊂关键词:机器视觉;车流量统计;卡尔曼检测方法;交通状态检测中图分类号:TP391.4㊀㊀文献标志码:A0㊀引言㊀㊀车流量检测是智能交通系统[1]中重要的研究课题之一,常见的检测方法包括感应线圈㊁红外线㊁超声波以及视频检测方法[2]㊂在解决道路交通拥挤方面,基于机器视觉的检测分析方法与统计算法具有重要的应用价值,经过大量的实例验证,基于机器视觉的交通流量检测和分析能够有效解决车辆通行数据采集问题,并据此统计车辆通行中的相关信息,包括车牌㊁车流量㊁车辆速度等,并在实践中较好地发挥了智能交通系统的作用㊂本文针对车辆通行情况构建了相应的检测分析算法,该算法可以准确地对车辆目标进行跟踪㊁定位与分析,在车流量统计方面具有显著的应用效果㊂1㊀车辆通行及跟踪相关问题分析㊀㊀在能见度较低的情况下对车流量统计时,若采用传统的视频分析方式难度较大,在检测分析过程中容易出现算法精度低㊁检测稳定性差㊁车辆信息统计不准确等现象㊂因此,为了准确检测车辆运行信息,本文基于机器视觉技术构建了相应的检测分析方法,跟踪统计车辆的质心坐标㊁位置信息㊁运动区域等,并在监测过程中进行降噪处理,保证各项检测信息的准确性与全面性㊂2㊀基于Kalman 滤波的车辆跟踪数据采集2.1㊀构建Kalman 滤波模型㊀㊀Kalman 滤波算法通过不断更新目标的状态来跟踪目标或协助跟踪过程,可有效改善基于外观特征的目标跟踪质量,降低物体边界跟踪误差,缩小候选跟踪区域范围[3]㊂当前在对车辆行驶情况的分析中,研究人员广泛应用了Kalman 滤波算法,针对车辆运行情况构建了一种视觉跟踪分析方式,对目标车辆的实际运行情况进行分析,在检测运用之后能够缩小汽车的匹配范围,从而在运行中显著地提升检测速度,缩短各项信息的匹配时间㊂视觉跟踪分析方式的构建包括q 维动态系统与r 维动态系统的离散动态系统㊂用于观测的q 维动态系统为:x k +1=A k x k +ωk (1)目标观测方程为:y k =H k x k +υk (2)其中,x k 是系统中的状态向量,y k 是系统中的测量向量,ωk 和υk 分别为系统噪声和测量噪声,A 和H 矩阵为系统的状态矩阵和测量矩阵,是系统的参数㊂Kalman 滤波算法运用过程包括预测阶段与校正阶段两个部分㊂在预测阶段,Kalman 滤波算法分析车辆以及检测系统当前的运行状态,分析系统对车辆信息的收集与判断情况,针对检测的图形信息,构建误差协方差矩阵㊂在校正阶段,Kalman 滤波算法对汽车当前行驶情况进行数据校正,构建Kalman 增益矩阵,将收集到的数据代入其中,通过计算之后得出协方差矩阵㊂2.2㊀设置运动估计模型参数㊀㊀本文构建卡尔曼系统模型,设定运行参数,包括状态向量X ㊁测量向量Y ㊁系统参数A ,针对得出的数据进行目标匹配㊂得出第k +1帧第m 个目标车辆的质心坐标㊁外接矩阵长㊁宽,计算外接矩阵面积,得出质心距离公式㊁矩形面积相似公式㊁面积相似公式,由此计算第k +1帧上的任何车辆的面积情况,分析该数据之下的汽车通行情况㊂之后及时对跟踪模型进行更新,分析第k 帧检测目标与第k +1帧检测目标匹配之后,记录系统分析中的相关数据,并对数据进行整理与归类总结,保留分析中的特征数值,从而总结出新的车辆信息,及时更新Kalman模型,并保留相关的数据记录㊂笔者将第n个检测目标与第k+1帧上的检测目标进行配对,得出其中是否存在匹配目标,若通过数据对比没有得到匹配目标,则显示当时跟踪的车辆已经消失在视频流模型之中,失去了进一步统计的意义,此时将标记目标取消㊂在车辆信息新目标进入视频流时,则需要建立新的模型进行分析,要求将这些运动特征保留,并结合收集的相关数据构建初始化模型㊂3㊀对汽车流量的检测3.1㊀汽车目标图像特征分析㊀㊀笔者利用计算机技术,提取区域中的方位信息,并构建合理的数据分析方式,将方位信息划分为不同的区域,按照不同的特征进行数据采集与分析㊂分析方式利用区域的数字特征,结合图像中的几何特征表示目标区域的面积㊁周长以及外接矩形等[4]㊂利用数据结构分析存储图像中的相关信息,利用每个元素,用线段编码形式表达数据结构㊂将扫描的信息汇入数组,通过数据分析得出最终的目标区域㊂扫描的起始部分为图像首行,一直扫描至该行首项不为0的点为止,分析像素联系为255的段,并标出该部分内容的起点㊁终点坐标,得出区域几何参数信息,扫描汽车通行过程中的全部数据,并得出各个区域的数据,将图像内容输入之后分析该时段内是否存在连通区域,将目标参数输入其中进行数据信息汇总㊂3.2㊀汽车流量检测㊀㊀根据所提取的车辆目标特征数据参数,基于机器视觉中的图像识别技术以及计算机视觉技术检测流量,针对目标汽车运行情况构建三维立体模型,通过内容匹配得出最终的立体信息㊂结合汽车运动过程中方向以及位置的变化情况,得出运动模型中速度㊁偏转角度㊁方向等相关参数信息,由此实现对目标的精准定位及跟踪,得出移动状态下的相关参数㊂对汽车在真实运动状态以及表现运动状态下的变动情况进行光流场分析,利用图像分析汽车在运动状态下的运动场,包括运动参数以及运动目标㊂精准追踪汽车运动速度,采用迭代方式进行分析㊂运用图像差分的检测方法,分析汽车运动图像序列各帧之间的相互关系,并构建针对图像的相关处理方式,将图像序列中每帧与参考帧进行对比㊂通过对背景的更新与处理,得出汽车运动过程中的目标参数,并对图像进行图像二值化处理[5],得到目标图像与背景图像㊂对得出的汽车目标图像进行去噪处理,构建33ˑ33的去噪模板,若黑色像素个数Sum小于设定阈值T,则说明该区域中的内容为噪声点,则将像素灰度值从0变为255,并对得到的像素点依次进行处理,从而将运动中的噪声点去除,得出最终的汽车目标图像㊂通过对收集到的图像特征进行提取与分析,得出汽车流量,分析方法为将灰度变化的图像与背景图形进行差分对比,并设置一个固定的阈值㊂计算车辆差分图像特征点个数,据此计算车辆面积,并分析此阶段内是否有车辆路过,从而对车流量进行统计分析㊂结合图像灰度变化设定既定的阈值,测量得出阈值N,设定检测区域内个数或目标面积,设定目标面积S,若目标面积S大于灰度的阈值,则显示该时段内有车辆经过,否则,则认定没有车辆路过㊂对阈值N进行测试与调整,得出的车流量数据如表1所示㊂表1㊀汽车流量统计分析时间段实际检测车辆/辆检测车辆/辆识别率/% 6:00 6:10758093.3 6:10 6:20918997.8 6:20 6:308383100 6:30 6:40938692.5 6:40 6:50968992.7 6:50 7:00948590.34㊀交通状态检测㊀㊀汽车实际运行情况是重要的检测内容与要求,可以基于机器视觉,联合运用计算机技术与通信技术进行分析㊂提取汽车运行过程中的交通状态,并结合汽车流量的平均特征进行分析,综合判断当前汽车行驶状态为拥挤或者阻塞㊂例如:在对一个双车道进行分析的过程中,假设1min内平均通过18辆汽车,则一天之内该车道平均汽车流量阈为18㊂利用遗传算法优化BP神经网络智能化判断汽车通行情况,构建一个3层BP神经网络分级器,提升计算过程中的BP神经网络学习速度,从而实现对车辆运行情况的精准判断㊂结合汽车流量变动设置BP神经网络的阈值与权值,选择平均车流量作为输入层节点,将汽车经过区域划分为5个节点,将汽车通行情况作为输出层节点,设置交通阻塞或者交通畅通两个节点㊂结合经验数值,估算结点个数,BP神经网络训练误差是0.055,在隐含层节点数为10时,能够达到最佳的运行效果㊂结合BP神经网络实际运行情况分析交通状态,利用遗传算法累计开展8次检验,每次检测结果识别率均超过96%,如表2所示㊂表2㊀遗传算法BP网络汽车交通状态判别结果交通运行状态BP算法误差GA优化BP网络误差阻塞交通状态下0.1030.057畅通交通状态下0.1010.048图1㊀检测整体流程㊀㊀阻塞交通状态下BP 算法误差0.103,GA 优化BP 网络误差0.057;畅通交通状态下BP 算法误差0.101,GA 优化BP 网络误差0.048㊂结果显示,对车辆交通情况的判断正确率均超过96%,可以将其运用于对交通状态的检测过程之中,具有实时性检测的运用效果㊂5㊀Kalman 算法实现跟踪在运用Kalman 跟踪算法统计车流量信息时,按照以下流程进行㊂首先计算车辆信息的特征值,与车辆的运动区域相结合,对图像信息进行预处理,再对图像进行初始化与二值化,进行膨胀腐蚀与开闭运算,由此通过多种方式处理,进行目标定位,选择分析特征,计算面积区域中的跟踪区域特征值以及质心位置,从而得出车辆信息特征值㊂随后将目标数值代入,构建Kalman 模型,对参数进初始化,分析预测车辆下一时刻所处的位置㊂将收集到的数据值进行匹配,构建相似匹配函数,包括最小外接矩形长与宽㊁运动车辆质心位置㊁外接区域面积等,通过计算之后预判车辆的通行情况,并进行迭代跟踪,最终计算得出车流量㊂基于Kalman 算法进行机器视觉检测车流量的整体流程如图1所示㊂6㊀结语㊀㊀本文系统地阐释了在基于机器视觉获得的图像中进行车流量检测的方法㊂检测系统利用Kalman 滤波模型,通过对汽车图像的目标特征分析,获取跟踪目标,从而实现车流量检测㊂在对车流量进行分析过程中,有效地结合汽车面积㊁质心和最小外接矩形等相关参数,利用图像差分法对汽车流量进行检测,利用数值构建汽车目标图像,并对图像信息进行去噪处理,增强图像信息处理效率,从而精准得出车流量,研究得出检测识别率不低于90%,符合智能交通系统中㊀㊀实时性检测的相关要求㊂文章基于该车流量检测,利用BP 网络分析交通状态,完善和优化了智能交通系统中车流量检测的应用方式,提高了智能交通系统的应用效益㊂该研究对智能交通系统持续改进和更新具有重要的意义㊂参考文献[1]史新宏,蔡伯根,穆建成.智能交通系统的发展[J ].北方交通大学学报,2002(1):29-34.[2]齐美彬,鲜柯,蒋建国.基于对比度失真参数的车流量统计算法[J ].合肥工业大学学报(自然科学版),2010(12):1815-1818,1823.[3]周云,胡锦楠,赵瑜,等.基于卡尔曼滤波改进压缩感知算法的车辆目标跟踪[J ].湖南大学学报(自然科学版),2023(1):11-21.[4]吕扬建,李光耀.基于视频分析的车流量统计算法研究[J ].井冈山大学学报(自然科学版),2013(4):46-51.[5]韩锟,韩洪飞.基于区域级和像素级特征的路面裂缝检测方法[J ].铁道科学与工程学报,2018(5):1178-1186.[6]尹晓丁,吴阳明,赵喆,等.基于DSP 图像处理的车流量统计算法研究[J ].计算机与数字工程,2017(6):1204-1206,1233.(编辑㊀王雪芬)Application of vehicle flow detection based on machine visionWang MoqiIntelligence and Information Engineering College Tangshan University Tangshan 063000 ChinaAbstract Intelligent transportation system ITS is currently the mainstream solution of road transportation informatization and intelligence and its application depends on the accuracy of traffic flow detection data.Accurate traffic flow information can play an important role in the intelligent transportation system to improve vehicle traffic.In this paper a machine vision -based Kalman tracking detection method is proposed for the detection of vehicle flow which collects relevant information in vehicle operation classifies and sorts out the data information effectively analyzes the vehicle traffic situation through the analysis of vehicle flow information characteristics and improves the error detection and false detection problems in the original traffic flow calculation thereby reducing the missed detection rate of traffic flow counting.Key words。
基于Vi Be的车流量统计算法
基于Vi Be的车流量统计算法1. 引言1.1 介绍Vi Be算法Vi Be算法是一种基于背景建模的视频运动目标检测方法，其核心思想是通过建立视频序列的背景模型，将前景目标与背景进行区分，从而实现目标检测和跟踪。
Vi Be算法具有较好的实时性和鲁棒性，可以有效地应用于车流量统计等领域。
Vi Be算法通过对每一帧图像进行像素级别的比较，根据像素之间的差异判断目标是否移动，从而实现目标检测。
该算法利用了灰度值、颜色信息等特征，结合像素之间的空间位置关系，能够准确地提取目标区域，实现对目标的定位和跟踪。
在车流量统计中，Vi Be算法能够对道路上运动的车辆进行有效识别和计数，可以实时监测车辆的行驶轨迹和车流量，为交通管理和道路规划提供重要数据支持。
通过对Vi Be算法的优化和改进，可以提高车流量统计的准确性和可靠性，为交通管理部门提供更多有益信息，促进城市交通的智能化发展。
Vi Be算法在车流量统计中具有广阔的应用前景，是一种非常有效的方法。
1.2 车流量统计的重要性车流量统计是城市交通管理中至关重要的一环。
通过对车流量的准确统计分析，交通管理部门可以实现对道路交通情况的实时监测和调控，提高道路通行效率，减少交通拥堵现象，降低交通事故发生率，保障市民和车辆的安全。
车流量统计还可以为城市规划和交通设计提供重要参考依据，帮助决策者更好地规划道路建设、公共交通优化与改善等措施，从而提升城市的整体交通运行效率。
在过去，车流量统计通常通过人工统计或安装传感器等方式来实现，但这些方法存在着诸多不足，如成本高昂、效率低下、容易受人为因素干扰等。
而基于Vi Be算法的车流量统计算法的出现，为解决这些问题提供了新的思路和方法。
通过利用视频图像识别和处理技术，Vi Be算法能够实现对车辆运动的自动检测和统计，大大提高了车流量统计的准确性和效率，为交通管理部门提供了更加便捷和可靠的数据支持。
车流量统计的重要性不仅体现在提升交通管理效率和安全性方面，还体现在推动智慧交通建设和城市发展方面。
《2024年基于目标检测及跟踪的车流量检测算法研究》范文
《基于目标检测及跟踪的车流量检测算法研究》篇一一、引言随着智能交通系统的快速发展，车流量检测成为了一个重要的研究方向。
准确、高效的车流量检测不仅可以帮助城市交通管理部门更好地规划和管理交通，还可以提高道路使用效率和安全性。
传统的车流量检测方法主要依赖于人工计数或视频监控，但这些方法效率低下且易出错。
因此，基于目标检测及跟踪的车流量检测算法成为了研究的热点。
本文将针对这一领域展开深入研究，旨在提出一种高效、准确的车流量检测算法。
二、目标检测及跟踪技术概述目标检测及跟踪是计算机视觉领域的重要技术，广泛应用于交通监控、安全监控、智能驾驶等领域。
目标检测是指在图像或视频中识别出感兴趣的目标，并对其进行定位和分类。
而目标跟踪则是在视频序列中，对特定目标进行持续跟踪，以获取其运动轨迹和状态信息。
这两种技术为车流量检测提供了有力的支持。
三、车流量检测算法研究本文提出的基于目标检测及跟踪的车流量检测算法，主要包括以下几个步骤：1. 图像预处理：对输入的交通视频进行预处理，包括去噪、二值化等操作，以提高后续处理的准确性和效率。
2. 目标检测：采用深度学习算法，如卷积神经网络（CNN），在预处理后的图像中检测车辆目标。
通过训练模型，使其能够准确识别并定位车辆。
3. 目标跟踪：对检测到的车辆目标进行跟踪，记录其运动轨迹和速度等信息。
可以采用基于光流法、特征匹配等方法实现目标跟踪。
4. 车流量统计：根据目标跟踪的结果，统计单位时间内通过特定路段的车辆数量，即车流量。
5. 数据分析与优化：对统计的车流量数据进行分析，如计算车流峰值时段、车流速度等，为交通管理部门提供决策支持。
同时，根据实际需求对算法进行优化，提高车流量检测的准确性和效率。
四、实验与分析为了验证本文提出的车流量检测算法的有效性，我们进行了实验分析。
实验数据集来源于实际交通视频，通过对比人工计数和算法计数的结果，评估算法的准确性和效率。
实验结果表明，本文提出的算法在车流量检测方面具有较高的准确性和实时性。
机器视觉技术在智能交通流量监测中的应用研究
机器视觉技术在智能交通流量监测中的应用研究近年来，随着城市化的快速发展，交通压力越来越大，尤其是高峰期，道路交通拥堵问题愈发突显。
因此，智能交通管理系统的研究与应用已经成为当下研究的热点之一。
机器视觉技术具有全天候、高效率、准确性高等优点，在智能交通流量监测中有着广泛的应用前景。
本文将围绕机器视觉技术在智能交通流量监测中的应用展开讨论。
一、机器视觉技术在交通流量监测中的基本原理机器视觉技术主要包括图像采集与处理、图像分析与识别、视频压缩与存储等核心技术。
其中，图像采集是基础，图像处理是关键，图像识别是核心，视频压缩则是保障。
在交通流量监测中，机器视觉系统首先通过摄像头、雷达或其他传感器获取车辆通过某一区域的图像或视频信息。
随后，利用图像处理技术对原始图像进行去噪、增强、分割等操作，提取出车辆的特征。
最后，通过图像识别算法进行车辆分类和数量统计。
二、机器视觉技术在交通流量监测中的应用案例1. 路口车流量监测路口车流量监测是机器视觉技术在智能交通管理系统中的最基本应用之一。
通过在路口摄像头，实时采集交通场景的图像，经过处理分析，实现对车流量的实时监测和分析。
2. 高速公路自动计费系统高速公路自动计费系统是一种高效智能的计费方式，也是机器视觉技术运用的一个重要领域。
通过在车道入口和出口设置机器视觉设备，对驶入和驶出车辆的状况进行实时监测，自动计算产生费用。
3. 公交车辆运行监测通过在公交车辆上安装机器视觉监测设备，实时监测公交车辆运行情况，包括路线、车速、停站时间、运营时间等，快速响应公交车辆的异常情况，保证公交运营质量。
三、机器视觉技术在交通流量监测中的未来发展随着人工智能、大数据、云计算等技术的兴起，机器视觉技术在智能交通管理中的应用前景越来越广阔。
在未来，机器视觉技术将更加准确地实现对各类车辆、交通场景的实时监测，并且结合大数据和人工智能技术，实现更加精细化的交通管理和服务。
同时，对于智能交通管理系统而言，机器视觉技术也面临着一些挑战，包括恶劣天气条件下的准确监测、夜间低照度条件下的图像识别等问题，如何克服这些技术难题，将是机器视觉技术在未来发展的重要方向。
基于计算机视觉的交通流量预测研究
基于计算机视觉的交通流量预测研究近年来，在交通管理方面，基于计算机视觉的交通流量预测研究受到越来越多的关注。
交通流量预测研究是为了更好地管理城市交通，提高交通效率。
在实际生活中，通过基于计算机视觉的交通流量预测研究，能够有效的提高城市道路的整体交通密度，减少拥堵和交通事故发生率，为城市的发展和居民的生活带来更大的便利。
本文将从计算机视觉技术的基础入手，详细介绍交通流量预测研究的相关技术和实践。
一、计算机视觉技术计算机视觉技术是指通过计算机算法实现对图像或视频中的信息进行感知、识别、理解和处理的一种技术。
在交通管理中，计算机视觉技术被广泛应用于车辆识别、交通监控、智能路灯、无人驾驶等方面。
其中，车辆识别技术是基于计算机视觉技术的重要应用之一。
该技术通过图像处理和分类算法对路面上的车辆进行实时识别和跟踪，能够实现对车辆行驶路径、车速、车流量等信息进行监控和记录。
这为实现基于计算机视觉的交通流量预测奠定了技术基础。
二、交通流量预测技术交通流量预测技术是指通过预测道路上的车流量，来提前做好交通方案，预防道路拥堵的一种技术。
在基于计算机视觉的交通管理中，交通流量预测技术能够帮助管理者实现对交通流量的分析和预测，提高道路的运行效率和交通通行能力。
交通流量预测技术主要分为传统统计学方法和机器学习方法。
传统统计学方法主要包括ARIMA模型、时序建模、回归模型等。
机器学习方法则是通过建立数据集，通过算法训练以达到预测交通流量的效果。
其中，机器学习方法考虑的因素更加全面，能够很好地适配现实场景，是目前主流的交通流量预测技术。
三、基于计算机视觉的交通流量预测方法从技术角度上来看，基于计算机视觉的交通流量预测方法主要包括三个大的方向：1、单一传感器方法该方法是指在单一道路或路口的位置安装专业的交通检测仪器来进行交通流量预测。
这些仪器主要包括车流量检测器、车道识别器等。
通过将这些检测器的数据进行实时反馈，从而预测交通流量。
基于计算机视觉的交通流量监测系统研究
基于计算机视觉的交通流量监测系统研究近年来，随着城市化的不断推进，城市交通面临的压力不断增加。
为了减轻交通拥堵，提高城市交通运行效率，交通流量监测系统逐渐被广泛采用。
而基于计算机视觉的交通流量监测系统，更是受到了越来越多的关注。
一、计算机视觉技术在交通流量监测中的应用基于计算机视觉技术的交通流量监测系统，主要是通过图像处理技术，对道路上的车辆数量、车辆类型、车速、车道使用率等数据进行采集和分析。
该技术一般包含以下几个步骤：（1）道路图像采集采用高分辨率的摄像机，对道路场景进行实时拍摄，以获取道路上的图像数据。
（2）车辆检测采用先进的图像处理算法，对采集到的道路图像数据中的车辆进行检测、跟踪和识别，并提取出车辆的位置、速度等信息。
（3）交通流量统计根据车辆检测结果，对车辆数量、车速、车道使用率等数据进行统计和分析，生成详细的交通流量报告。
（4）交通管理根据交通流量统计结果，进行交通信号灯配时等交通管理措施的优化，优化城市交通拥堵状况并提高交通运行效率。
二、基于计算机视觉技术的交通流量监测系统的优势相比传统的交通流量监测系统，基于计算机视觉技术的交通流量监测系统具有以下几个优势：（1）准确性高传统的交通流量监测系统常常会受到天气、光照、刘海、遮挡等各种因素的影响，导致数据误差率较大。
而基于计算机视觉技术的交通流量监测系统能够克服这些因素的干扰，数据准确性更高。
（2）实时性强传统的交通流量监测系统一般需要手动维护和更新数据，数据更新周期长。
而基于计算机视觉技术的交通流量监测系统可以实时采集数据并进行处理和分析，数据更新周期较短。
（3）数据获取通道多传统的交通流量监测系统需要在路侧安装传感器、探头等设备进行数据采集，成本较高。
而基于计算机视觉技术的交通流量监测系统则可以通过采集道路图像数据来获取交通信息，无需设置额外的设备，成本更低。
三、基于计算机视觉技术的交通流量监测系统的应用实例目前，基于计算机视觉技术的交通流量监测系统已经开始应用于城市交通管理。
基于计算机视觉的交通流量分析与预测研究
基于计算机视觉的交通流量分析与预测研究交通流量分析与预测是城市交通管理中的重要组成部分，准确预测道路上的车流量可以帮助交通部门做出科学决策，优化交通管控，提高交通效率。
随着计算机视觉技术的不断发展和成熟，基于计算机视觉的交通流量分析与预测研究得到了广泛的关注。
一、计算机视觉技术在交通流量分析中的应用计算机视觉技术是指通过摄像头等设备采集道路上的图像或视频，并通过图像处理和分析算法来识别、分析道路上的交通状态和车流量。
计算机视觉技术在交通流量分析中的应用主要包括以下几个方面：1. 车辆检测与跟踪：通过图像处理和目标检测算法，能够实时准确地检测和跟踪道路上的车辆。
这可以帮助交通管理部门了解路段上的交通流量，监控交通拥堵情况。
2. 车辆流量统计：基于图像识别和计数算法，可以实现车辆流量的统计。
通过对道路上车辆的计数和跟踪，可以分析出不同时间段内的车流量变化趋势，并为道路规划和交通管控提供数据支持。
3. 交通拥堵检测与分析：计算机视觉技术可以实时分析道路上车辆的密度和行驶速度，从而判断路段是否发生交通拥堵。
这可以帮助交通管理部门及时采取措施，缓解交通拥堵，提高道路运行效率。
二、基于计算机视觉的交通流量预测模型除了对实时交通流量进行分析外，基于计算机视觉的交通流量预测模型也是交通管理的重要研究方向之一。
通过利用历史交通流量数据和其他相关数据，结合计算机视觉技术，可以建立预测模型来预测未来道路上的车流量。
主要的预测方法包括以下几种：1.时空回归模型：该模型利用历史交通流量数据，结合时间和空间特征，通过回归分析建立预测模型。
该模型可以考虑交通流量的周期性和时空相关性，具有较好的预测精度。
2.传统机器学习模型：利用机器学习算法，结合历史交通流量数据和其他相关数据，构建预测模型。
常用的机器学习算法包括支持向量机（SVM）、决策树、随机森林等。
3.深度学习模型：近年来，深度学习技术的发展为交通流量预测提供了新的方法。
基于计算机视觉的智能交通流量识别与分析技术研究
基于计算机视觉的智能交通流量识别与分析技术研究随着城市化进程的加速和汽车数量的急剧增加，城市交通问题越来越严重。
交通拥堵、交通事故频发和空气污染等问题不仅影响市民的正常出行，也成为城市发展的瓶颈，限制城市经济和社会发展。
因此，研究和推广智能交通技术已经成为一个全球范围内的热点和重要课题，其中基于计算机视觉的智能交通流量识别与分析技术尤为重要。
一、计算机视觉介绍计算机视觉是指使用计算机和数字图像处理技术，进行图像和视频的信号处理、分析和解释。
计算机视觉技术可以将数字图像和视频转化为计算机可以处理的数字信号，通过图像标准化、特征提取、分析判断等步骤，实现对图像中对象、形状、颜色、大小等信息的提取和识别。
计算机视觉技术的应用领域非常广泛，如人脸识别、车牌识别、虚拟现实、机器人视觉等。
二、智能交通流量识别与分析技术的研究现状智能交通流量识别与分析技术是指通过计算机视觉技术对城市交通流量进行识别和分析，以便更好地进行交通管理。
智能交通流量识别与分析技术的研究领域包括交通流量检测、交通流量分类、交通流量预测、拥堵识别和交通流量数据挖掘等。
1、交通流量检测交通流量检测是智能交通流量识别与分析技术的一项基本任务。
传统的交通流量检测方法主要是采用地磁和车检器等传感器进行检测，但是这些方法需要进行现场布局和维护，成本高且需要消耗大量的人力和物力资源。
基于计算机视觉技术的交通流量检测方法可以通过摄像头对道路上的车辆进行图像采集，用计算机对图像进行分析，实现无接触式的交通流量检测。
2、交通流量分类和预测交通流量分类和预测是智能交通流量识别与分析技术的进一步发展和应用。
交通流量分类是指根据车辆类型，对交通流量进行分类，以便对不同类型的车辆进行管理和监控。
交通流量预测是指根据历史数据和交通状况，对未来交通流量进行预测和规划。
交通流量分类和预测可以为城市交通管理提供更为准确的数据和信息。
3、拥堵识别和交通流量数据挖掘拥堵识别和交通流量数据挖掘是智能交通流量识别与分析技术的另一个重要应用领域。
基于机器视觉的公路车流量检测系统研究
基于机器视觉的公路车流量检测系统研究1、引言随着人口数目的增长，给交通带来的压力越来越大，智能交通系统成为近些年研究的热门。
车流量检测是智能交通的基础部分，在系统中占有重要地位。
目前有多种方法检测车流量，例如:电磁感应装置法和车流信息的超声波检测法。
而实际上，前进中的车辆速度、种类始终变化，所以普遍存在反射信号不稳定，丈量误差大的题目。
与以上方法相比，基于视频的车流量检测方法具有很多优点：1、从视频图像中提取可靠信息，完成道路交通的监视工作，可进步道路、车辆的自动化程度。
2、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。
3、实际道路交通系统中已经安装了很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。
但其也有缺点：1、是由于通用CPU没有专用的硬件乘法器，故很难实现图像的时实性处理。
2、是采用通用工控机，运行Windows系统，本钱高，要时刻关心机器有没死机，系统有没感染病毒，操纵系统的补丁升级等题目。
基于以上两点，本文提出了基于TMS320DM642（以后简称为DM642 ）的嵌进式图像识别方案，解决了存在的题目。
2、车流量检测系统的原理与组成2．1车流量检测系统的工作原理车流量检测系统是由视频采集、车流量数字视频信号处理、不同环境下车流量检测算法、以及车流量检测结果输出等几部分组成。
数字图像采集部分的核心芯片是TVP5150，它可将模拟视频信号转换为数字视频信号。
DM642运行图像算法对采集进来的图像进行数字图像处理。
车流量数字视频检测算法白天主要是使用改进后的帧差法进行运动检测，夜间使用车灯检测法。
按照车道将采集到的公路图像化分为四部分，每部分对应一条车道。
在每条车道中开设一个虚拟线圈（指图像中一个矩形检测区域，统称为虚拟线圈），当有车压过虚拟线圈时会引起虚拟线圈内像素值发生变化。
根据此变化控制I/O 口产生每条车道的相应脉冲，处理后发出脉冲给公路交通讯号机，控制交通灯，从而达到实现智能交通的目的。
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基 金 项 目 ： 西 教 育 厅科 研 项 目（０ ８ ８ Ｘ ２ ） 广 ２ ０ ０ Ｌ ３ ３
行上述 基于背景差法处理后 ， 得到经 图像处理获得 的车 辆数 ， 如表 １ 所示 。表 中总车辆 数为在 四连拍 时间段 内
实 际 通 过 的 总车 辆 数 。
４ ２ ６ ３ ５ ３ ３ ３ ３ ３ ７ ３ ７ ５
通过构 建神经 网络进行车流量估测 。将四连拍得到
利用 两幅 图像之 间 的差来 判断物体 的出现和运动 ， 即计 算 当前图像与一个 固定 的静止参 考 图像（ 图像 ） 背景 的差
测 方法 ， 采用 动态开 窗 的方 式进 行车 辆 计数 ００ ］ １ 年 值 ， 而得 到图中的车辆数 。同时 ， 。２ 从 许多学者针对背景差 郭怡 文等通过背 景差分方法 实现 图像分 割 ， 使用 虚拟检 法存 在 的局 限及 不足也进 行了很多改进 和完善 ６ １ 。在
（．广 西 工 学院 电子 信 息 与 控 制 工程 系 ， 西 柳 州 ５ ５ ０ ；．广 西柳 州 钢铁 集 团公 司 ， 西 柳 州 ５ ５ ０ ） １ 广 ４０６２ 广 ４ ０ ２
【 摘
要 】准确 的车 流量检 测是 实现智 能交通 管理 的基础 。提 出 了一 种将背 景差 法和神经 网络相 结合 的车流量 检测 算法。首
只对窗 口内图像进行计算 ， 取得了较好的效果 ０ ７ ］ ０ 年 。２
帧差 法 、 背景 差法 、 流法和边缘 检测法等 ， 中背景差 光 其
法是较常用 的车流量检测方法 。背景差法 的基本原理是
陈望等 提 出了一种 道路背景提 取新方法 ， 且利用 车辆 中 心 的连 续 匹配 来确 定 车辆 数 目， 得 较高 的准确 率 获 １ 。 ２ ０ 年罗东 华等提 出基 于边 缘信息 的 背景差 车流 量检 ０７
Ｉ 钡频应用与工程
ｌｉｅ ｐｉ ｔ ｎ ｒ ｅｔ ｄｏａ ｌ ａ ｏ ＆ｐｏ ｃ Ｖ ｐ ｃｉ ｊ
表 １ 图像 中 的车 辆 数
进行差值计算 ， 断图中是否有车辆 。若 图中有车辆 ， 判 则
对图像 进一步进行滤波 、 开运算 、 转化为灰度图 、 增强对 比度等处理后 ， 图像转化为二值 图， 将 从而把车辆从 图片 中提取 出来 ， 最后 通过统计 图中连通 区域 个数来 得到图 中车辆总数 。车流图像处理 的结果如图 １ 所示。
４
４
５
６
２ 实验结果 与分析
实验通过在天桥上拍摄某车道上的图像进行车流量 １ ， ． Ｓ共采集 了２ 组 四连拍数据 。所得到的 ２ 组图片中 ２ ５ ５
检测。对每次 车流量 检测采用 图像 四连拍 的方式 时长 ， ３ ３ ３ ４
图 ６４。 瞄 ，。 。 果 ， ４ 一 ， ｏ ～ ｏ ４ 。 簌 。４ 拍 ： 一 。 ４ ４
先计算 当前 图像 与背景 图像 的差值 ， 断 图中是 否有 车 ， 判 并在 此基础 上得到 车辆数 目， 然后通过 神经 网络实现 对一个 时段 内通
过 车 辆 数 目进 行 估 测 ， 而 得 到 该 时段 内 的车 流 量 。 实 验 结 果 表 明 ， 出 的 方 法用 于 车 流 量 的 检 测 是 有 效 可 行 的。 进 提
背 景图像准确 可靠 的条件 下 ， 背景差 法往往具有 处理速
度快和精度高 的优点 。为此本文采用基于背景差的方法
进行车流 图像的处理 。首先将 当前获取图像与背景图像
２ １年第 ３ 卷第 １ 期 （ ０１ ５ ５ 总第 ３５ ６ 期）
１ｉ 视接 ｙ ／ｌ ７ ｜ ｌ
ａ ｅ Ｉ Ｉ ｉ ｃｅｒ ｎ口 ｃ ￡ １ ｉ Ｏ ｌ
边或者天桥支架上 的摄像机和 图像采集设备将实时 的图
像 信息采 入 ， 经过对 图像 处理 分析 得 出车流量 的信息 。
本文通过 图像处理和神经 网络相结合 的方法进行车流量 等在交 通流检测 中运用 自适应 背景初始 化算法 ， 根据车 检测 。 流情 况 自动确定所 需要 的帧数 ， 同时采用 窗 口截取方式 目前 ， 对获取 的车 流图像进行处理 的方法很多 ， 包括
【 关键词】车流量检测 ； 背景 差； 图像处理
【 中图分类号】Ｔ ９ １ ３Ｔ １ Ｎ １． ；Ｐ８ ７
【 文献标识码 】Ａ
Ａｌ ｏ ｉｈｍ ｆ Ｖｅ ｉ ｌ Ｆｌ ｗ ｅ ｓ ｅ ｅ ｓ ｅ ｇ ｒｔ ｏ ｈ ｃｅ ｏ Ｍ ａ ｕｒ ｍ ｎｔ Ｂａ ｄ ｏ Ｍ ａ ｈ ｎ ｓｏ ｎ ｃ ｉ ｅ Ｖｉｉ ｎ
数， 而检测 区域 的位置 和大小若设置 不合理将会造 成车
辆漏检或重复计数 ， 从而影响车辆计数 的准确度 。为此 ，
提 出不需 设置检 测 区域 ， 车流 图片处 理后通过神 经网 将
络 的方法进行车 流量检测 的方法 。
测法 ， 在安装不便 、 存 设备价格 昂贵 、 易受干扰等 各方 面
的问题 。而随着计算 机 和图像 处理技术 的飞速 发展 ， 基 于机器 视觉和 图像 处理技术 的车流量检 测技术 ， 因具有 安装维护简便 、 应用范 围广等优点 ， 越来越受到 国内外学
者 的关注ｕ 已成 为该 领域研究 的热 点 。２０ 年 张永丽 ， ０７
ｌ 车流量检测算法
基 于机器视 觉的车流 量检 测 ， 是通 过安装在 道路旁
２ ｉｚｏ ｒｎ＆ Ｓ ｅ Ｃ ．ｎ正，Ｇ ａ ｇ ｉＬｕｈ ｕ５ ５ ０ ，Ｃ ｉａ ．Ｌｕｈｕ Ｉ ｏ ｔｌ ｏ ｅ ｕ ｎｘ ｉ ｏ ４ ０ ２ ｈｎ ） ｚ
５ ５０ ， ｈ ａ ４０ ６ Ｃ ｉ ； ｎ
【 ｓ ａ ｔ Ａ ｃｒｔ ａｕｅ ｅ ｔｏ ｅ ｉ ｆｗ ｃｎｔｕｅ ｔｅ ａｉ ｏ ｎｅ ｉ ｎ ｒｎｐ ｒ ｔ ｎ ｙｔ Ａｂｔ ｃ］ ｃｕａ ｍｅｓｒｍ ｎ ｆ ｖｈｃ ｌ ｏ ｓｔｔ ｈ ｂ ｓ ｆｒ Ｉｔｌｇ ｔＴａ ｓｏ ａｉ Ｓｓ ｍｓ （ Ｓ ．Ａ ｎ ｗ ｒ ｅ ｌ ｏ ｉ ｓ ｓ ｌｅ ｔ ｏ ｅ Ｉ ） ｅ Ｔ
Ｖｄｏ ｐ ｌ ａ ｏ ＆ｐｏｅｔ ｉｅ ｐｉ ｔ ｎ ｒ ｃ ａ ｃｉ ｊ
顽频 匝 用与 工 程
文章编号 ：０ ２ ８ ９ （０ １— ０ ７ ０ １０ — ６ ２ ２ １ ）５ ０ ０ — ２ １
基于机 器视觉 的车流量检测 算法
黄 玲 黎 杰 能 林春 兰 。胡 ， ， ， 渡
ＨＵＡＮＧ ｎ Ｉ ｉｎ ｎ ￣ Ｉ Ｌｉｇ，Ｌ Ｊｅ ｅ ｇ，Ｌ Ｎ Ｃ ｕ ｌｎ，ＨＵ ｈ ｎａ‘ Ｂｏ
ｆ． ｅ ａ ｅ ｏ ｌ ｔ ｎ ｆｒ ａ ｏ Ｄ ｐ ｍ ￣ ｆ Ｅ ｃｏ ｉ Ｉ ｏｍ ｔ ｎ＆ Ｃ ｎ ｏ Ｅ ｇ ｅ ｉ ， ｕｎ ｘ Ｕ ｉ ｒｔ ｏ ｃｎ ｌ ｙ Ｇ ａｇ ｉ ａ ｅｒ ｃｎ ｉ ｏｔ ｌ ｎ ｉ ｅ ｎ Ｇ ａ ｉ ｎ ｅ ｉ Ｔ ｈ ｏ ｇ ， ｕ ｎｘ 厶￡ ｒ ｎ ｒｇ ｇ ｖ ｓｙ ｆ ｅ ｏ
的四幅 图像 的车辆数作为 网络输入 ， 四连拍 时间段 内通 过 的总车辆 数作 为输 出 ， 构建 ４ １ ￣ 的 Ｂ ｘ ０ １ Ｐ网络结 构 。 将数据归一化处理后 ， 用前 １ 组 四连拍数据作为训练样 ９
的比值 。通过对 已知样本数据 的学 习 ， 确定隐层 的神经
元个数 与相应 的 网络连接权值 ， 可最 终建立基于背景差
法的车流ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ检测 的神经网络模 型。
＝＝ ＝
２ ４ ２ ３ ５ ４
Ｏ ３ ４ ３ ５ ２ ５ ３
２ ４
２
４
４
５ ２ ５ ３ ２ ３ ４ ４ ４ ３ ４ ３ ４ ２ ４ ５５ ３ ５ ５ ５
ｍｅ ｈ ｄ ｏ ｅ ｉｌ ｆ ｗ ｍｅ ｓ ｒ ｍｅ ｔ ｓ ｒ ｐ ｓ ｄ ｈ ｃ ｓ ｂ ｓ ｄ ｎ ａ ｋ ｒ ｕ ｄ ｄ ｆ ｒ ｎ ｅ ａ ｄ ｎ ｕ ａ ｎ ｔ ｏ ｋ ｔ ｏ ｆｒ ｖ ｈ ｃ ｅ ｌ ａ ｕ ｅ ｎ ｉ ｏ ｐ ｏ ｏ ｅ ｗ ｉｈ ｉ ａ ｅ ｏ ｂ ｃ ｇ ｏ ｎ ｉ ｅ ｅ ｃ ｎ ｅ ｒ ｌ ｅ ｗ ｒ ．Ｆ ｒｔ ，ｉ ｅ ｔ ｙ ｆ ｉ ｌ ｄ ｎｉ ｓｙ ｆ ｗ ｅｈ ｒ ｏ ｏ ｈ ｒ ｉ ｃ ｒ ａ ｄ ｔ ｅ ｃ ｒ ｎ ｍｂ ｒ ｉ ｉｔ ｒ ｉ ｉ ｅ ｅ ｃ ｅｗｅ ｎ ｔ ｅ ｕ ｒ ｎ ｍａ ｅ ｎ ａ ｋ ｒ ｕ ｄ ｍａ ｅ ｎ ｈ ｔ ｅ ｒ ｎ ｔ ｔ ｅ ｅ ｓ ａ ｎ ｈ ａ ｕ ｅ ｎ ｐ ｃｕ ｅ ｖ ａ ｄｆ ｒ ｎ ｅ ｂ ｔ ｅ ｈ ｃ ｒｅ ｔ ｉ ｇ ａ ｄ ｂ ｃ ｇ ｏ ｎ ｉ ｇ ，ａ ｄ ｆ ｔ ｅ Ｐ ｎ ｕ ａ ｎ ｔ ｒ ｉ ａ ｐ ｉｄ ｔ ｓｉ ｔ ｎ ｔ ｅ ｕ ｅ ｆ ｔ ｅ ｐ ｓ ｉ ｇ ｃ ｒ ｎ ａ ｐ ｒｏ ｆ ｔ ，Ｓ ｈ ｔ ｆ ｃ ｆｏ ｏｕ ｈ ｎ Ｂ ｅ ｒ ｌ ｅｗｏ ｋ ｓ ｐ ｌ ｏ ｅ ｔ ｅ ｍａｉ ｈ ｎ ｍｂ ｒ ｏ ｈ ａ ｓｎ ａ ｓ ｉ ｅ ｄ ｏ ｉ ｏ ｉ ｍｅ Ｏ ｔ ｅ ｒ ｆ ｌ ｗ ｖ ｌ ｍｅ ａｉ ｃ ｎ ｂ ｂ ａｎ ｄ ａ ｅ ｏ ｔｉ ｅ ．Ｔ ｅ ｅ ｐ ｒｍｅ ｔ ｒ ｓ ｈ ｈ ｗ ｔ ａ ｅ ｍｅ ｈ ｄ ｉ ｒ ｃ ｉａ ｌ ｎ ｍｅ ｓ ｒ ｍｅ ｔ ｏ ｅ ｉｌ ｏ ｈ ｘｅ ｉ ｎ ｅ ｕ ｓ ｓ ｏ ｈ ｔ ｎ ｗ ｔ ｏ ｓ ｐ ａ ｔ ｂ ｅ ｉ ａ ｕ ｅ ｎ ｆ ｖ ｈ ｃｅ ｆ ｗ． ｃ ｌ
【 ｙ ｗｏｄ 】ｍｅｓｒｍ ｎ ｆｖｈｃ ｏ ；ｂ ｃｇｏ ｎ ｉｅｅ ｃ；ｉ ｇ ｒ ｅｓ ｇ Ｋｅ ｒ ｓ ａｕｅ ｅ ｔｏ ｅｉｌ ｆ ｗ ａｋ ｕ ｄ ｄｆ ｒｎ ｅ ｍａｅｐｏ ｓｉ ｅｌ ｒ ｆ ｃ ｎ