车流量检测系统设计.(DOC)
基于磁阻传感器的车流量检测系统的设计与应用
摘 要 ：为了缓解城市交通拥堵 、 提高道路通行能力 ， 设计 了一个基于磁阻传感器 的车流量检测 系统 ， 磁阻传感器 能将车
辆 引 起 的 地 磁 扰 动 转 换 为清 晰 的 电 压 信 号 输 出． 该 系统包含 了信号 ห้องสมุดไป่ตู้大模 块 、 无线通 信模块 、 Ａ ／ Ｄ转 换 模 块 、 传 感 器 置 位／ 复 位模 块 等 ， 多个 地 磁 传感 器 节 点 通 过 无 线 通 信 模 块 与计 算 机 系 统 相 连 ， 将 检 测 到 的 车流 信 息 反馈 到 上 位 机 ， 从 而 实
其 中， ｐ 、 ｐ Ｉ １ 分 别 表示 磁 场 强 度 与 电 流方 向垂 直 和平
行 时 的电 阻率．
电 二 ／ ／ 合 成 磁 场 矢 量
．
－ 一 ＿
后实 地进 行 了相关 实验 测试 并得 出结 论 ．
磁场 方向 ｆ ａ １ 无外界磁场时
磁 场 肘方 向 （ ｂ ） 有外界磁场时 （ 假设沿敏感轴方 向场上）
２ ０ １ ３年 ５月
基 于磁 阻传 感 器 的车 流 量 检 测 系统 的设 计 与 应 用
肖宝森 ， 程 兵 兵 ， 陈泽 坤 ， 林 玮 萍 ， 陈振 隆。 ， 黄 文腾 ， 刘 宝林
（ １ ． 厦 门 大学 物 理 与 机 电 ＿ 丁程 学 院 ， 福建 厦门 ３ ６ １ ０ ０ ５ ； ２ ． 厦 门大 学 嘉 庚 学 院 ， 福建 漳州 ３ ６ ３ １ ０ ５ ）
第 ５ ２ 卷
第 ３ 期
厦 门 大 学 学报 （ 自然科 学版 ）
Ｊ ｏ ｕ ｒ ｎ ａ ｌ ｏ ｆ Ｘｉ ａ ｍｅ ｎ Ｕｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ（ Ｎａ ｔ ｕ ｒ ａ ｌ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ ）
基于机器视觉的流量监控系统设计与实现
基于机器视觉的流量监控系统设计与实现随着城市化进程的加快，城市交通问题日益凸显，交通流量监控成为了城市交通管理的重要任务之一。
传统的交通流量监控方式主要依靠人工巡查和传感器等设备，效率低下且成本较高。
而基于机器视觉的流量监控系统则能够实现自动识别、快速统计和准确分析交通流量信息，成为了一种高效、智能的解决方案。
一、机器视觉技术在流量监控中的应用机器视觉是指利用计算机和相机等设备对图像数据进行采集、处理和分析的技术。
在流量监控中，机器视觉技术能够通过对交通场景图像的处理和分析，实现车辆检测、行人计数、车辆跟踪等功能，从而提供准确的交通流量信息。
1. 车辆检测与识别通过机器视觉技术，系统能够识别出图像中的车辆并进行分类，包括轿车、货车、摩托车等。
车辆的检测通常采用背景建模、运动物体检测和轮廓匹配等算法，能够实现对不同类型和尺寸的车辆进行准确的检测和识别。
2. 行人计数与追踪机器视觉系统能够通过分析图像中的行人位置和轨迹，实现行人计数和追踪功能。
行人计数主要依托于行人检测和轨迹跟踪技术，能够准确统计行人的数量，并根据不同时间段的变化情况进行分析和预测。
3. 车辆跟踪与分析通过机器视觉技术的车辆跟踪功能，系统能够实时追踪车辆的运动轨迹，并提供车辆速度、车流密度等相关信息。
这些信息对于交通流量的分析和预测具有重要意义，在交通管理、路况预测等方面有着广泛应用。
二、基于机器视觉的流量监控系统设计与实现1. 系统架构设计基于机器视觉的流量监控系统应包括图像采集模块、图像处理模块、信息分析模块和结果展示模块。
图像采集模块负责获取交通场景图像，可以通过摄像头或无人机等设备进行拍摄。
图像处理模块对采集到的图像进行车辆检测、行人计数和车辆跟踪等处理操作。
信息分析模块对处理后的数据进行统计分析，生成结果报告或交通流量图表。
结果展示模块将分析结果以可视化的形式展示，方便用户查看和分析。
2. 图像处理算法选择在图像处理模块中，需要选择适合的算法来对采集到的图像进行处理。
基于红外技术高精度车流检测系统设计
基于红外技术高精度车流检测系统设计
陈宇;程峥;温欣玲;赵雨斌
【期刊名称】《传感器与微系统》
【年(卷),期】2007(026)005
【摘要】设计了一种应用于高速路口、路段高精度实时车流检测系统.系统利用红外传感光电转换特性.以AT89C51单片机作为核心控制单元对检测信号进行处理,运用光学技术、电子技术、计算机辅助技术、单片机技术、PC接口技术等实现高精度、高稳定性和快速响应的道路车辆速度检测报警系统.介绍了系统构成、软硬件设计方法.与传统的检测系统相比,安装调试简单、工作可靠,通过程序扩展,可应用于交通运输、食品加工、工业生产、科学研究等设备中,有广泛的实用价值和应用前景.
【总页数】3页(P77-79)
【作者】陈宇;程峥;温欣玲;赵雨斌
【作者单位】郑州航空工业管理学院,机电研究所,河南,郑州,450015;郑州航空工业管理学院,机电工程系,河南,郑州,450015;郑州航空工业管理学院,机电工程系,河南,郑州,450015;郑州航空工业管理学院,机电工程系,河南,郑州,450015;郑州航空工业管理学院,机电工程系,河南,郑州,450015
【正文语种】中文
【中图分类】TP212
【相关文献】
1.基于红外技术的甲烷检测系统设计 [J], 李文江;胡洋;李涛
2.基于非分散红外技术的水面CO2浓度检测系统设计 [J], 常敏;陈征
3.基于红外技术分布式车流检测控制系统研究 [J], 陈宇;段哲民
4.基于视频的苏通大桥高精度车流量检测系统 [J], 李继琰;罗磊;徐晨;周晖;董蓉
5.基于视频的苏通大桥高精度车流量检测系统 [J], 李继琰;罗磊;徐晨;周晖;董蓉;因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
实时交通流量监测与控制系统的设计与研究
实时交通流量监测与控制系统的设计与研究第一章引言随着城市交通的日益繁忙和城市化的不断加速，交通拥堵已经成为了人们日常生活中的常见问题之一。
特别是在大城市，不仅交通拥堵严重，而且空气污染、交通事故等问题也日益突出，给城市发展带来了极大的负面影响。
因此，如何有效地监测和控制交通流量，缓解城市交通拥堵已成为了当前研究的重点和难点。
近年来，随着计算机技术和信息技术的飞速发展，实时交通流量监测与控制系统的研究和应用逐渐成为了一个热点话题。
通过利用计算机、通信、传感器等技术手段，该系统可以实现对城市道路的实时监测和流量控制，从而达到缓解交通拥堵、优化交通网络、提高道路使用效率的目的。
本文将详细介绍实时交通流量监测与控制系统的设计与研究。
第二章相关技术综述2.1 传感器技术传感器技术作为实时交通流量监测与控制系统中的关键技术之一，其作用是实时采集城市道路上的交通数据。
目前，常用的传感器主要包括微波雷达、摄像头、地磁传感器等。
其中，微波雷达可以通过微波信号反射来测量车辆数量和速度，是一种常用的交通监测手段。
摄像头主要通过图像处理来识别车辆，并采集车辆的相关数据，与微波雷达相比，其精度更高。
地磁传感器则主要通过测量地面的磁场强度来检测车辆的位置和数量。
2.2 通信技术通信技术是实现实时交通流量监测与控制系统中的另一重要技术。
通过无线通信技术，可以将采集到的交通数据传输到监测中心，实现交通数据的实时处理和分析。
目前，常用的通信技术主要包括GSM、CDMA、3G等。
其中，3G技术由于其高速的数据传输能力和较大的带宽优势，已成为实时交通流量监测与控制系统中的首选通信手段。
2.3 数据挖掘技术实时交通流量监测与控制系统需要实时采集海量的交通数据，并对数据进行实时处理和分析。
因此，数据挖掘技术成为了系统设计中的重要技术之一。
通过数据挖掘技术，可以从大量的数据中发掘出有价值的信息，比如交通流量预测、车辆行驶路线识别等。
目前，常用的数据挖掘技术主要包括分类、聚类、关联规则挖掘等。
智慧城市交通系列之车流量检测（一）
智慧城市交通系列之车流量检测（⼀）序⾔车流量在⽬前的交通系统中应该是⾮常普遍的，可以⽤于统计某条⼲道的车辆经过总数，与⼈流检测实现原理⼏乎是⼀样的，都是基于⽬标检测和跟踪进⾏，本例的实现是基于yolov5+deepsort，使⽤yolov5对车辆进⾏检测，再⽤deepsort对其跟踪，⽽后设计⼀系列的规则撞线进⾏两个⽅向的车流数量统计。
⽹上实现的⽅式有很多种，效果⼤同⼩异，可以择优选择学习。
⼀、实现原理基于之前的yolo+deepsort上，将person类别改为车辆类别，因为coco数据集中，车辆类别有⼏种【car，bus，truck】，所以都要保存下来。
⾸先来看⼀下yolov5+deepsort的车辆跟踪初始效果，看着密密⿇⿇的框和id，思考⼀下该如何去设计这些规则进⾏统计。
⾸先观察图中，需要构建⼀个区域对经过的车辆进⾏统计，因为有两个⽅向，所以这⾥构建了黄、蓝两个区域，因为考虑到路⾯并不是规则矩形，所以构建的是多边形区域。
mask掩码代码如下：def draw_mask(height,width):# 根据视频尺⼨，填充⼀个polygon，供撞线计算使⽤mask_image_temp = np.zeros((height, width), dtype=np.uint8)# 初始化2个撞线polygon 蓝⾊list_pts_blue =[[277,305],[926,308],[983,344],[220,335]]# 蓝⾊多边形坐标，可根据⾃⼰的场景修改ndarray_pts_blue = np.array(list_pts_blue, np.int32)polygon_blue_value_1 = cv2.fillPoly(mask_image_temp,[ndarray_pts_blue], color=1)# 构建多边形polygon_blue_value_1 = polygon_blue_value_1[:,:, np.newaxis]# 填充第⼆个polygon 黄⾊mask_image_temp = np.zeros((height, width), dtype=np.uint8)list_pts_yellow =[[220,335],[983,344],[1030,370],[170,356]]# 黄⾊多边形坐标，可根据⾃⼰的场景修改ndarray_pts_yellow = np.array(list_pts_yellow, np.int32)polygon_yellow_value_2 = cv2.fillPoly(mask_image_temp,[ndarray_pts_yellow], color=2)# 构建多边形polygon_yellow_value_2 = polygon_yellow_value_2[:,:, np.newaxis]# 撞线检测⽤mask，包含2个polygon，（值范围 0、1、2），供撞线计算使⽤polygon_mask_blue_and_yellow = polygon_blue_value_1 + polygon_yellow_value_2# 缩⼩尺⼨，1920x1080->960x540polygon_mask_blue_and_yellow = cv2.resize(polygon_mask_blue_and_yellow,(width, height))# 蓝⾊盘 b,g,rblue_color_plate =[255,0,0]# 蓝 polygon图⽚blue_image = np.array(polygon_blue_value_1 * blue_color_plate, np.uint8)# 黄⾊盘yellow_color_plate =[0,255,255]# 黄 polygon图⽚yellow_image = np.array(polygon_yellow_value_2 * yellow_color_plate, np.uint8)# 彩⾊图⽚（值范围 0-255）color_polygons_image = blue_image + yellow_image# 缩⼩尺⼨，1920x1080->960x540color_polygons_image = cv2.resize(color_polygons_image,(width, height))return polygon_mask_blue_and_yellow,color_polygons_image最后掩码图如下，后⾯我们会告诉这个掩码怎么使⽤。
基于红外传感检测车流量毕业设计(论文)[管理资料]
![基于红外传感检测车流量毕业设计(论文)[管理资料]](https://img.taocdn.com/s3/m/5bb9f285a417866fb94a8e80.png)
基于红外传感检测车流量XX大学电子信息工程（视讯工程）063XXX指导教师：XXXXXX学院职称：工程师Based on the infrared sensor to detecttraffic flowXXXElectronics and information engineering（Video engineering）063XXXMentor：XXXXXX CollegeEngineer目录摘要： (4)关键词： (5)Abstract： (5)Key Words: (6)前言： (6)一、设计方案 (7)红外传感器工作原理： (7)热释电红外传感器的原理特性： (8) (9) (10)红外探测电路 (10)信号放大电路 (11)电压比较电路 (12)延时电路 (13)二、设计方案论证 (13)三、元器件及设备选型 (15)红外传感信号处理器 (15) (15) (15) (18) (19) (19) (20) (21) (21)4. 运算放大器LM358 (21) (21)四、结构设计、安装布置设计 (23)五、样机测试、方案效验 (25) (25)2. 45-65摄氏度热源感应测试 (25) (25)六、经济、技术等指标的对比分析 (26)红外感应模块DYP-ME003： (26)红外测温仪： (26)七、使用说明书 (28)结论： (29)总结和体会： (29)谢辞： (30)参考文献： (31)附录： (32)摘要：随着现代城市的发展，车辆增多，交通问题越来越重要。
在道路交通管理过程中，车流量是决定控制策略的关键因素之一。
车辆在通过十字路口时，因信号灯转换时间固定，无法根据车辆多少而改变交通信号，从而造成交通资源浪费，汽车排放的尾气更对环境造成污染。
此次设计是利用红外传感器（基于热效应的热探测器）探测车辆温度,利用热释电红外传感器，设计了车流量自动计数检测系统。
该红外检测系统采用红外传感器作为探头来检测外界是否有车辆通过，红外传感器输出的微弱电信号经运算放大器放大以及比较器电路滤除干扰后，从而完成对车流量的检测。
车流量实时检测的交通灯配时监控系统设计
车流量实时检测的交通灯配时监控系统设计孙竹梅;张玥玥;王琦;王政【期刊名称】《自动化仪表》【年(卷),期】2018(039)012【摘要】为提高道路的通行能力,设计了一种十字路口交通灯动态配时方案.根据实时车流量检测的数据,对可编程逻辑控制器(PLC)及其上位系统的程序编写和画面制作,实现十字路口交通灯的远程监控.采用地感线圈实时检测十字路口车流量,根据车流量的数据,PLC调用相应的控制程序,对红绿灯时长进行实时合理调配,现场的操作员也可以就地修改交通灯时长.该系统能进行远程控制指令、手/自动运行方式切换,以应对日间繁忙、日间正常、夜间车量以及紧急情况等多种交通状况.在需要配合全市整体调度时,该系统可远程切换到上位运行方式,实现对交通的全局控制,提高了道路的通行效率.该系统为市内交通管理提出切实可行的监控方案,可作为全市交通统一调配和调度的探索案例.【总页数】4页(P74-76,80)【作者】孙竹梅;张玥玥;王琦;王政【作者单位】山西大学自动化系,山西太原030013;山西省实验中学,山西太原030031;山西大学自动化系,山西太原030013;山西大学自动化系,山西太原030013【正文语种】中文【中图分类】TH861;TP273【相关文献】1.基于路口实时状况的交通灯智能动态配时模型研究 [J], 张婧怡;夏玮璐;2.单交叉路口交通灯实时配时算法的研究 [J], 郭炜杰;包晓安3.基于路口实时状况的交通灯智能动态配时模型研究 [J], 张婧怡;夏玮璐4.具有车流量检测功能的智能交通灯控制系统设计 [J], 宋嘉炜; 张程誉; 何思卓5.基于车流量检测的智能交通灯控制系统设计与实现 [J], 林春雨;代春宇;田伟;武斌;周欣欣因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于以太网的超声波车流量自动检测系统设计
维普资讯
第 １期
马
枫 ， ： 于 以 太 网 的 超 声 波 车 流 量 自动 检 测 系 统 设 计 等 基
．１ １． ８
所 示 的 ３ 形 态 ：１ 种 （ ）等 待 车 辆状 态 ， 辆 未进 入 车
Ｒ ８ １ ＡＳ， ＴＬ Ｏ ９ 具有 ＮＥ２ ０ ０ ０全部 兼容 指 令 和 独有
的高 效率 指令 ． 为提 高代 码 的移 植 性 ， 系统 全部 本 采 用ＮＥ２ ０ 容指 令． ０ ０兼 图４为 系统 网络 部分硬 件
的连接 示意 图 ．
车辆 速度 与 流量 信息 ．
■ ＿ ．
测 区 ， 探 头 返 回信 号 ， 始计 时 等待 车辆 经过 第 前 开 二 检测 点 ； ３ （ ）车辆 到 达第 二 检测 点 ， 头有 信号 探 返 回 ， 据 ２探 头信 号 的时 间 差 可 精 确 计算 出速 根
度值 ， 后进 行 流量 累加 ， 然 等待 车辆 完全 离开检 测 区． 一段 时 间 内累 计 的 流 量值 即表 征 了该 车 道 在 的流 量． 合 监控 多个 车 道 ， 综 即可 得到 整条 道路 的
测 量 范 围 ， 声 波发 送 无返 回值 ；２ 超 （ ）车辆进 入 检
ＡＲＰ， ＭＰ， Ｐ， Ｃ Ｉ Ｃ ＵＤ Ｔ Ｐ等协议 ， 成一个 轻 量级 组
的 Ｔ Ｐ Ｉ 输体 系 ， Ｃ ／Ｐ传 完成 数据 传输 任 务． 网络 芯
片 采 用 Ｒｅｌ ｋ 公 司 的 ａｔ ｅ １ Ｍｂ ｓ 芯 片 ０ ／
为 了实 现 低频率 Ａ Ｔｍｅ ａ ２ ｇ ３ Ｌ单 片机 上 网络 通 信 的 通 畅性 ， 系统 设 计 了简单 的 Ｔ Ｐ Ｉ 本 Ｃ ／Ｐ协 议． 与普 通 Ｔ Ｐ Ｉ 四层 结构 不 同 ， 设计 的 系 Ｃ ／Ｐ的 本
车流量检测系统
车流量检测系统Vehicle Flow Detection system车流量检测系统拓扑图天途智慧交通流量检测系统，是一种利用图像处理与识别技术并通过视频信号检测道路交通流量的道路图像智能系统。
该系统首先利用摄像头获取视频信号，再由图像处理设备将视频信号转换成数字图像，最后由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）。
该系统具有小型化、智能化、效率高及准确率高等特点，在车流量检测中具有人工计数和其他方法计数难以比拟的优点。
主要适用于各等级公路、城市道路的关键路段、交叉路口、进出路口等场所。
TATU Intelligent Traffic flow detection system is a road image intelligent system, use image processing and recognition technologies and the video signal detect the traffic flow.The system uses camera to receive signal, then use image process equipment transforms video signal to digital image, and finally use computer processes digital image to recognize vehicles. When the vehicle passes “virtual coil”, the system will record traffic flow and relevant vehicle information and send the data to control center or stock in hard disk.The system has a compact, intelligent, high-efficiency and high accuracy characteristics, has the advantage of beyond manual and other methods counting in traffic detection. Mainly applied to every grade highways, urban roads critical sections, intersections, junctions and other places.系统控制软件System control software。
基于车流量检测的智能交通灯控制系统设计与实现
基于车流量检测的智能交通灯控制系统设计与实现一、引言随着车辆数量的增加，交通拥堵问题也日益严重。
传统的交通灯控制系统主要以固定时间间隔进行信号灯变换，不能根据实际车流量情况进行智能调整，导致交通效率低下。
因此，设计并实现一种基于车流量检测的智能交通灯控制系统是十分有必要的。
二、系统需求分析1.实时检测车辆流量：通过安装在路口的传感器或摄像头，监测车辆的数量和速度。
2.分析车流量数据：根据车流量数据统计不同方向的车辆流量，判断交通是否拥堵。
3.动态调整信号灯控制：根据分析结果，智能地调整交通信号灯的变换时间，优化交通效率。
三、系统设计1.车辆检测与车流量统计：-通过车辆传感器或摄像头采集车辆数据。
-利用图像处理或传感器数据处理技术，实时检测并识别车辆，统计车辆数量和速度。
2.车流量分析与拥堵检测：-基于车辆数量和速度统计数据进行车流量分析。
-利用算法判断车辆流量是否超过道路承载能力，判断道路是否拥堵。
3.智能信号灯控制策略：-根据车流量分析结果，智能地调整交通信号灯的变换时间。
-当车流量较大时，延长绿灯时间以增加道路通畅度。
-当车流量较小时，减少绿灯时间以节约能源。
-考虑优化路口交通整体效率，合理控制车辆通过路口的速度和密度。
四、系统实现1.车辆检测和车流量统计模块：-设置传感器或摄像头在路口进行车辆监测。
-使用图像处理或传感器数据处理算法，实时检测并识别车辆。
-统计车辆数量和速度，输出到车流量分析模块。
2.车流量分析和拥堵检测模块：-根据车辆数量和速度数据进行车流量分析。
-判断是否存在道路拥堵情况，输出到信号灯控制模块。
3.信号灯控制模块：-基于车流量分析结果，智能调整信号灯的变换时间。
-根据控制算法计算不同信号灯的变化时长。
-控制信号灯的颜色和变换时间，实现智能交通灯控制。
五、系统优势1.提高交通效率：智能调整信号灯变换时间，减少拥堵交通情况，提高道路通畅度。
2.节约能源：根据车流量情况调整信号灯时间，减少不必要的交通延误，节约能源消耗。
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。
智能交通系统中的车流量检测技术教程与应用指南
智能交通系统中的车流量检测技术教程与应用指南近年来，随着城市化进程的加快以及交通需求的不断增加，智能交通系统逐渐成为现代城市交通管理的重要组成部分。
车流量作为评估交通流畅度的重要指标之一，在智能交通系统中的准确测量和监测显得尤为重要。
本文将介绍智能交通系统中的车流量检测技术教程以及应用指南，包括车流量检测技术的原理、常见的车流量检测方法以及其在智能交通系统中的应用。
一、车流量检测技术的原理车流量检测技术是通过使用各种传感器或设备来实时测量过往车辆的数量和速度，以评估道路交通状况，并为交通管理者提供决策支持。
常见的车流量检测技术包括视频检测、微波雷达检测、电感线圈检测和红外线检测等。
1. 视频检测技术视频检测技术是利用摄像头实时捕捉道路上的图像，并通过计算机图像处理算法来识别和计算车辆数量和速度。
该技术具有成本低、灵活性高、可覆盖范围广等优势，但对光照和天气条件较为敏感，容易受到影响。
2. 微波雷达检测技术微波雷达检测技术利用雷达波束检测车辆，并测量雷达波与车辆之间的反射时间和频率变化，从而判断车辆数量和速度。
该技术具有不受光照和天气影响的优势，但需要比较昂贵的设备和专业技术支持。
3. 电感线圈检测技术电感线圈检测技术是在路面上埋设电感线圈，并通过检测车辆经过时对电感线圈的感应来计算车辆数量和速度。
该技术具有响应速度快、稳定可靠的优点，但需要对道路进行改造和维护，且无法适用于大范围的车流量检测。
4. 红外线检测技术红外线检测技术是通过在道路上设置红外线感应器，当车辆经过时感应器会被触发并记录车辆数量。
该技术具有简单易实现、成本低廉的特点，但对于复杂的交通流量检测场景可能存在一定的局限性。
二、常见的车流量检测方法1. 点检测点检测是指在交通流动的某一点上进行车流量检测，通过设置传感器在特定位置上实时测量经过车辆的数量和速度。
该方法适用于一些小范围或临时的车流量检测需求，但无法提供全面的交通流量信息。
RTMSG4车检器方案
RTMS ™微波车辆检测方案RTMS ™微波车辆检测设计方案目录前言.................................... ３一、背景分析........................... ４1.1.为什么选用RTMS™微波车检器 ...................................................................... ４微波车检器发展简史： ............................................................................................... ６1.2.公司简介.......................................................................................................... ７三、设计方案.......................... １０3.1总体设计.............................................................................. 错误！未定义书签。
3.2车流量数据采集 ............................................................................................ １０3.3RTMS™系统工作流程.................................................................................. １１3.4RTMS™G4检测器主要技术参数.................................................................. １２3.5系统优势....................................................................................................... １３3.6数据转发器 ................................................................................................... １５3.7售后服务....................................................................................................... １５3.8培训.............................................................................................................. １６3.9资料.............................................................................................................. １６前言随着我国智能交通系统概念的日益普及和应用的迅速发展，基础交通信息的采集和交通事故检测作为智能交通系统的重中之重来优先发展。
智能车辆检测系统的设计与实现
智能车辆检测系统的设计与实现随着社会经济的快速发展和汽车数量的不断增加，交通安全问题已经成为人们关注的重要议题。
虽然汽车技术和交通法规不断提升和完善，但是交通事故的发生率仍然居高不下。
为了提高交通安全，可以运用智能车辆检测系统实现对车辆的实时监测和预测。
一. 智能车辆检测系统的意义智能车辆检测系统是一种利用现代科技实现车辆实时监测、检测和预测的系统。
其意义在于：1. 提高交通安全。
智能车辆检测系统可以对车辆的行驶状态、速度、距离等进行实时监测，及时预测交通事故的潜在危险，减少交通事故的发生。
2. 降低交通拥堵。
智能车辆检测系统可以实时监测道路交通情况，依靠智能算法精确计算不同路段的车流量，从而提供准确的交通建议，有助于降低交通拥堵。
3. 促进智能交通发展。
智能车辆检测系统是智能交通的重要组成部分，可以为智能交通的建设和发展提供技术支持和数据支持。
二. 1. 系统架构设计智能车辆检测系统主要由数据采集模块、数据传输模块、数据处理模块和智能算法模块四个模块组成。
数据采集模块：负责收集车辆各种数据信息，包括车速、加速度、距离、方向等。
数据传输模块：将数据采集模块收集的数据通过网络实时传输到数据处理模块。
数据处理模块：接收数据传输模块传来的车辆信息，利用存储在其中的智能算法模块进行分析处理。
智能算法模块：开发基于机器学习的算法，从大量数据中建立模型，实现对车辆状态、行驶路径等关键信息的预测和分析。
2. 硬件设计硬件方面，智能车辆检测系统需要安装在车辆上的各类传感器，包括GPS、加速度计、激光雷达等，将车辆的行驶状态等数据采集到系统中。
此外，为了保证系统的稳定性和安全性，还需要选用合适的通信模块和内存存储卡对车辆数据进行保存和传输。
3. 软件设计在硬件设计的基础上，智能车辆检测系统的软件设计包括数据采集、数据传输、数据处理和智能算法开发。
数据采集：对采集的车辆数据进行一定的清洗和去噪，将无用的数据进行滤除，确保数据质量。
智能交通车流量检测系统的开题报告
智能交通车流量检测系统的开题报告一、背景与意义随着城市化进程的不断加快，城市内部的交通状况也受到了越来越多的关注。
交通拥堵、安全问题等成为了人们不得不面对的现实。
而智能交通系统作为一种新型的解决方案，被越来越多的城市所采用。
在智能交通系统中，车流量检测是其中一个重要的组成部分。
车流量检测可以提供实时的交通信息，让城市交通管理者和居民更好地了解当地的交通状况。
同时，车流量检测也可以通过数据分析，为未来的城市规划提供有力的支持。
二、研究内容与目标本文将研究一种智能交通车流量检测系统，旨在通过基于物联网技术和机器学习算法的设计，达到实时监测交通流量、提供实时数据分析的目标。
研究任务如下：1. 基于物联网技术，设计车流量检测系统的硬件和软件。
2. 通过机器学习算法，实现车流量检测系统的数据分析和预测功能。
3. 利用实地测试验证车流量检测系统的实用性和实时性。
三、研究方法1. 采用物联网技术设计交通车流量检测系统。
具体包括车辆识别技术、数据采集和传输技术等。
2. 利用机器学习算法设计车流量检测系统数据分析模型。
主要包括数据的预处理、特征选择、分类器设计等。
3. 采用实地测试的方式验证交通车流量检测系统的实用性和实时性。
四、预期成果本项目的研究成果主要包括以下三个方面：1. 设计实现基于物联网技术的智能交通车流量检测系统，实现实时监测交通流量并提供实时数据分析。
2. 基于机器学习算法，实现车流量数据的预测功能，对未来的城市规划提供数据支持。
3. 通过实地测试验证车流量检测系统的实用性和实时性。
五、可行性分析1. 技术可行性：车流量检测系统的设计采用了物联网和机器学习技术，而这些技术目前已经得到了广泛的应用。
因此，本项目的技术可行性高。
2. 经济可行性：智能交通车流量检测系统的应用将极大地提高城市交通管理的效率，减少了人力成本，具有较高的经济效益。
3. 社会可行性：车流量检测系统可以实时监测交通情况并为城市规划提供数据支持，从而进一步提升交通运行效率，缓解城市交通拥堵和安全问题。
交通流量检测系统资料
1.交通流量检测系统1.1.系统概述随着我国智能交通系统概念的日益普及和应用的迅速发展，基础交通信息的采集和交通事故检测作为智能交通系统的重中之重来优先发展。
基础交通信息和交通事故主要包括车流量、车速、车间距、车辆类型、道路占有率、车辆违章信息、交通事故检测、道路气象、视频监视图像等。
交通管理数据是进行合理科学的交通规划、设计、营运、管理与控制的前提和基础。
交通流特征数据的采集是交通管理数据采集的一个十分重要的组成部分。
通过对交通流特征数据的统计分析，将使交通管理者在准确掌握交通现状及其变化规律的条件下，为未来交通需求提供相应的道路工程设施，做出科学的交通管理决策。
随着南海区机动车数量的增加，交通量也在迅速增加，道路交通拥挤愈发突出，如何能够及时地识别城市道路交通状况，防止或降低拥挤程度，整合、分析交通数据以此得到交通参数（速度、占有率、延误）在不同交通状态下的变化规律成为了目前急需解决的问题。
本项目采用的目前城市交通交通流检测系统普遍使用的两种方式—微波车辆检测器和地磁车辆检测器。
1.2.建设内容南海区目前通过（一期）智能交通管理系统的建设，已经在桂城、大沥片区建成了20个路段的微波采集系统点位，具体点位如下图所示。
虽然已经初步完成信息采集系统框架的搭建，但点位覆盖的范围远远不能满足南海智能交通系统对信息采集系统的需求。
本期项目将在南海区新建82个微波采集点和53个地磁采集点。
1.3.系统整体设计本系统主要是利用前端采集设备对检测点的交通参数进行采集，并把数据通过无线网络传回中心，供交通诱导系统使用。
本系统按结构可主要分为前端采集系统、传输系统和中心管理系统。
1.3.1.前端采集本系统的前端采集系统主要包括微波车辆检测器、地磁车辆检测设备、无线传输设备和供电设备等。
前端采集系统是本系统的主要部分，可以通过前端多种采集设备对道路的交通参数进行采集。
1.3.2.传输系统本系统的传输系统主要包括无线传输设备等。
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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A T89C51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。
因此根据车辆驶入、通过、驶出检测区域以及车辆行驶方向并排行驶车辆的流量等情况引起的矩阵内部各测试点高低电平信号的变化经过硬件电路设计和软件编程计算方法，最终统计计算出经过该测量区域内双向并排经过的多辆车的车流量测量。
1.1.1系统总体模块设计本系统是利用单片机并且采用模块化设计来设计车流量检测系统只要有车辆经过就会挡住两个发射和接收红外线传感器之间的传感信号这样就能根据车量的流动情况对车流量进行检测。
当然对于正常的情况下还会有并行的车量经过本系统也做了设计。
系统的总体模块图如下图1红外线传感器 滤波放大 LCD 显示 A/D 转换 键盘电源电路 报警器图1 系统总体模块图本系统采用红外线传感器组成的矩阵作为采集信号对车流量进行检测红外线传感器采集到信号之后经电源电路和以及滤波放大电路之后再传送到单片机进行处理单片机再将处理结果由LCD 显示.系统会通过出现低电平的次数来统计车流量。
1.2系统总体硬件方案选择1.2.1核心控制器对于该系统控制部分无疑是整个系统的最核心部分其功能可以实现与上位机通信并且接收上位机发送的数据和控制指令经处理过后控制显示屏显示内容。
我们这次选取51系列单片机作为控制部分的核心器件。
单片机是内部集成了CPU 、ROM 、RAM 和I/ O 口等的微型计算机。
它本身具有很强的接口性能非常适合于应用在工业控制因此又叫微控制器(MCU)。
单片机品种十分齐全型号多样 CPU 从8、16、32到64位其中多采用RISC 技术片上I/O 非常丰富有的单片机内部集成有A/ D “看门狗”PWM 显示驱动、波形发生器、键盘电路等。
它们具有高低不等的价格因此极大地促进了开发者的选择应用自由。
除此之外单片机还具有低电压和低功耗的特点。
伴随着超大规模集成电路的快速发展单片机在便携式电子产品中已被广泛使用。
1.2.2电源电路经过分析决定选取LM7805三端稳压器稳压器件作为系统供电电源。
采用一块LM7805三端集成稳压器。
把市电经变压器降压输入电路而后经过整流送到LM7805三端稳压器稳压输出作为工作电压。
不仅功率上可以满足系统需要不需要更换电源并且比较轻便便利使用更加安全可靠。
1.2.3 I\O 口扩展芯片我决定选取74LS574作为列线驱动I\O 口扩展芯片。
采用边沿触发 D 型触发器74LS574、74LS574是三态总线驱动输出器件可以缓冲控制输入置数并行存取并且有改善抗扰度的滞后作用。
输出控制不影响触发器的内部工作既老数据可以保持甚至当输出被关闭新的数据依旧可以置入。
时钟上升沿输入有效8块74LS574共用16个I/O 口数据可以并行写入芯片延迟时间较少满足设计要求。
1.2.4串口通讯芯片的选择我决定选取MAX232作为串行通信芯片。
采用单电源电平转换芯片MAX232这种器件电源与单片机供电相同外围电路简单、可靠使用十分广泛。
采用RS-232接口与上位机通信方便 单片机控制器后来设计的软件调试和程序烧录。
1.2.5显示器件基于分析流量及其它数据显示部分采用1602液晶显示。
1602液晶也叫1602字符型液晶模块其是一种专门用来显示字母、数字、符号等的点阵型液晶模块。
它由若干个5X7或者5X11等点阵字符位组成每个点阵字符位都可以显示一个字符每位之间有一个点距的间隔每行之间也有间隔起到了字符间距和行间距的作用正因为如此所以它不能很好地显示图形。
1602LCD是指显示的内容为16X2,即可以显示两行每行16个字符液晶模块显示字符和数字。
目前市面上字符液晶绝大多数是基于HD44780液晶芯片的控制原理也基本完全相同因此基于HD44780写的控制程序可以很方便地应用于市面上大部分的字符型液晶。
1.2.6硬件电路绘图软件Proteus 是英国Labcente公司开发研制的电路分析与实物仿真软件。
它运行于Windows 操作系统上可以仿真、分析各种模拟器件和集成电路该软件具有如下特点：1、可以单片机仿真与SPICE电路设计仿真结合。
可以数字电路仿真、模拟电路仿真、单片机和其外围电路组成的电路系统的仿真、I2C测试器、RS232动态仿真、SPI检测器、键盘和LCD系统仿真的功能各种各样的虚拟仪器设备如逻辑分析仪、示波器、信号产生器等。
2、可以主流单片机的仿真。
目前可以使用的单片机类型有ARM7、PIC10/12/16/18系列、AVR、80C51/51系列、HC11系列和多种外围接口芯片。
3、支持软件测试功能。
硬件电路仿真系统中支持单步、全速、设置断点等检测功能同时可以观察各个变量、寄存器等的当前状态因此在该软件仿真系统中也必须具有这些功能同时支持第三方的软件编译和测试环境如KeilC51 uVision2、WAVE伟福等软件。
4、具有强大的原理图绘制功能。
总之，该软件是一款集单片机和SPICE分析于一身的仿真软件功能极其强大。
基于以上分析本次设计决定选取Proteus软件进行仿真。
1.3系统总体软件方案选择软件的设计除了满足设计功能外还必须要满足易读写方便下载和编译。
设计目标和硬件总体结构确定的情况下可以把软件可以分为主程序显示子程序各种延时子程序按键扫描程序四个主要部分组成。
软件的编写需要借助软件编辑器和编译软件编译完成后还需要程序烧录器下载到单片机中执行。
编写软件之前得首先选择一种合适的语言以及配套的编辑器和编译软件。
最后还要选择一款与所选单片机的下载器或下载软件来把编写的程序下载到单片机中执行。
1.3.1单片机编程语言现在主要运用的单片机编程语言为汇编语言和C语言。
C语言是一种结构化语言可产生压缩代码。
与汇编相比C语言有如下特点。
（1）C语言简洁、紧凑使用方便、灵活。
（2)C语言具备高级语言和低级语言的特征。
(3)C语言是结构化语言具有结构化的控制语句.(4)C 语言具有各种各样的数据类型。
(5)C语言具有强大的图形功能支持多种显示器和驱动器而且计算功能、逻辑判断功能也比较强大可实现决策目的。
(6)C语言适用范围大。
(7)C语言生成目标代码质量高程序执行效率高。
基于以上分析结果本次设计决定选取编程语言为C 语言。
1.3.2系统软件编译器keil介绍keilKeil C51是美国Keil Software公司推出的51系列兼容各种单片机C语言软件开发环境与汇编语言相比C语言在可读性、结构性、功能上、可维护性上具有很大的优势因此很容易学习。
Keil中包括C语言编译器、宏汇编、库管理、连接器和一个具有强大功能的仿真调试器等在内的一体开发方案通过一个集成环境将这些部分有机的组合在一起。
运行Keil软件需要WIN98、NT、WIN2000、WINXP等操作系统。
如果你使用C语言编程那么Keil几乎就是你的不二之选即使不使用C 语言而仅用汇编语言编程其方便易用的集成环境、强大的软件仿真调试工具会使我们的设计事倍功半。
2、系统硬件总体设计2.1系统总体模块系统的总功能模块设计如图所示整个装置可划分为三部分分别为采集部分信号调理部分和识别处理部分。
在应用中由于本次设计的是没有返程的,所以在需要的路段可以将多个装置分别安装在各个路段两侧以采集到有效的数据再经过信号的调理、信号判断处理等过程最后将处理结果汇集到最近的上位机节点接着将各地方节点集总到中心工作站由此对数据进行分析、存储、统计从而达到道路车流量检测目的。
为了解各路段车辆通行情况估测车流高峰以及堵车高峰制定出科学管理和措施提供重要依据。
但本设计没涉及到这一点。
处理信号 结果 信号 指令 指令图2系统总框图设计2.1.1信号采集部分和信号处理部分信号采集部分主要采用矩阵理念应用红外线发射和接收管形成检测区域矩阵电路如果有车辆通过检测区就会遮挡部分发射与接收管由此引起电路中电平的相应变化。
从而对通行车行驶状况的作出充分分析构建识别算法微处理器就能按照算法将车辆的行驶状况识别出来。
本文将以实验模型说明设计思路。
矩阵采集区由发射电路和对应在其下方的接收电路两部分组成发射部分采用两排红外线发射管每排分别8个组成。
正对着每个发射管的接收管组成接收电路一样是两个测量层次和对应的每排八个单元的测量密度。
在信号测量应用中为提升辨别的准确性和匹配道路状况可以灵活的增加矩阵中的测量层次和采集点密度同时还需要根据具体环境对识别算法简要改变。
信号处理部分主要作用是将采样的信号进行放大、调整使微处理器能够处理然后根据处理单元的需要选通矩阵中的测量排。
2.2系统总体电路图信号判断处理部分也就是系统的重要部分它采用的是非曲直片A T89C51芯片作为单片机P1口来控制选通两片74HC244芯片中的一个即分别选通两个接收排中的一排将接收到的数据用的P2口接收通过仿真可检测算法在运行中的正确性。