车辆轨迹跟踪系统
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虽然系统实现了预定目标，但是在对系统进行测试分析后，总体看来 系统也存在不足之处，主要有以下三点：
（1）一方面多辆车并行且间距过小时,在图像二值化时，多块连通区 域在检测时易被检测成一块连通区域，从而对车辆识别准确性的影响 ，需要不断尝试修改二值化阈值来找到一个相对准确的阈值，提高车 辆识别准确率。
系统的构架图
1.项目简介
系统主界面
视
参
频
数
操
设
作
置
模
模
块
块
车
显
辆
示
计
模
数
块
模
块
加 载 视 频
视
视
频
频
暂
停
停
止
建 模 帧 数
二 值 化 阈 值
缩 放 系 数
尺 寸 阈 值
背 景 建 模 图
二 值 化 图
差 分 图
当 前 检 测 画 面
车 辆 计 数
当
跟
跟
车
前
踪
踪
辆
目
目
轨
检
标
标
迹
测
检
标
绘
测
记
制
2.关键技术介绍
车辆位置是否超出 边界 是
进行车辆删减
更新车辆列表 车辆计数输
出 结束
在MFC界面上的按钮 按照功能需求进行设 计。在界面内包括打 开视频按钮、暂停（
否 继续）按钮、参数设 置、退出按钮、停止 按钮以及车辆识别与 车辆轨迹跟踪显示结 果。系统的控制流程 如图所示
4.系统功能实现
初 始 界 面
4.系统功能实现
3.系统设计与分析
车辆位置识别
背景建模
差分图
二值化图
车辆轮廓检测
视频载入后进行视频播放，系统首先进行 背景建模，根据背景图片与当前检测视频 帧的差值得到差分图，将差分图进行二值 化得到二值化图，对连通区域进行筛选得 到当前帧的检测目标列表，利用轮廓检测 得到车辆近似中心位置。
3.系统设计与分析
车辆轨迹跟踪Βιβλιοθήκη Baidu
3.系统设计与分析
车辆计数
车辆列表计数
车辆列表刷新
在MFC界面上显示车辆识别中背景图，差 分图，二值化图，车辆当前检测位置和车 辆运行轨迹显示。在载入视频前可修改背 景建模帧数参数，二值化阈值参数，缩放 系数参数，尺寸阈值参数，通过对参数的 修改可以影响车辆识别和车辆跟踪准确率 。通过车俩列表的建立，可以对视频中流 过车辆数量进行计数，统计车流量并在界 面中显示。
车辆识别与车流量检测系统
项目负责人：张文祥 指 导 教师：韩 媞 所 在 系：电子工程系 项 目 成 员：沈思明 刘霁锋
答辩流程图
1.项目简介 2.关键技术介绍 3.系统设计与分析 4.系统功能实现 5.总结与展望
1.项目简介
本系统主要采用轮廓识别法，轮廓识别法基于摄像头获得车辆的原始图 像，并从图像中分割出车辆图像，并对所得到的车辆图像进行二值化、填 充、修饰、细化等一系列处理，得到一幅完整的车辆轮廓图像 。 然后从 轮廓图像中提取车辆的几何特征，如顶蓬长度与车辆长度的比值；顶蓬长 度与车辆高度的比值；以顶蓬中垂线为界，前后两部分的比值；车辆长度 与车辆高度的比值等。 轮廓识别法可以获取车辆几何特征的关键信息，并 且不需要复杂的硬件设施，易于安装和维护，也不需要建立庞大的车量数 据库。
轮廓识别法基于摄像头获得车辆的原始图像，并从图像中分割出车辆图像，并对 所得到的车辆图像进行二值化、填充、修饰、细化等一系列处理，得到一幅完整 的车辆轮廓图像 。 然后从轮廓图像中提取车辆的几何特征，如顶蓬长度与车辆 长度的比值；顶蓬长度与车辆高度的比值；以顶蓬中垂线为界，前后两部分的比 值；车辆长度与车辆高度的比值等
（2）Camshift算法在跟踪车辆时候，视频中车辆运动速度和方向的突 然改变可能会使得轨迹跟踪的结果存在误差，从而影响车辆跟踪轨迹 的准确性。
（3）本项目的对实际车流分析能力较弱，缺乏实际在实现各种功能时 ，不能有效的挖掘数据信息，比如对个路段的拥挤状况做实际分析。
车辆识别与车流量检测系统答辩PPT
谢谢观看
2017.9.3
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2.关键技术介绍
视频分帧，通过对一段视频的处理，让视频以每一帧的形式来进 行下一步的图像处理。
图像预处理，对每一帧图片进行去噪，灰度化，图像增强，膨胀 腐蚀处理，图像滤波，图像二值化进行处理。
图像分割，对每一帧图像预处理后的图片进行区域分割。 车辆识别，通过Candy算法将分割后的不同区域进行车辆检测，
文 件 选 项 卡 中 选 择 视 频 文 件
4.系统功能实现
初 始 运 行 界 面
4.系统功能实现
运 行 界 面
5.总结与展望
本次系统设计与实现主要包括三个个功能模块：车辆识别模块，车辆 轨迹跟踪模块，车辆计数模块。运用到的知识包括OpenCV、MFC界 面以及Camshift算法运用。系统通过按照各个功能来划分模块，提高了 系统运行的稳定性和可靠性。清晰的模块划分和结构设计，便于程序 调整，使得系统具有很好的应用性。同时简洁明了的界面构成，让用 户直观的了解运行的结果，在操作和理解上都提供了很多便利。
根据特征点检测，显示车辆轮廓，找出车辆位置，并标识出来。 车流分析，通过对路口车流量的分流情况，进行详尽的分析道路
的拥堵状况，从而让后续车辆选择更好的路线。
3.系统设计与分析
系统结构设计
MFC界面设计
车辆位置识别
车辆轨迹跟踪
车辆计数
车辆识别与跟踪系统的结构设计主 要分为四个部分，分别是MFC界面 的设计、车辆位置识别、车辆轨迹 跟踪和车辆计数。
4.系统功能实现
开始 选择打开视频
确认选择视频 是
视频播放 车辆识别 车辆跟踪 车辆计数 输出结果
结束
开始
视频载入 否
读入参数值
背景建模
差分图
二值化图
连通区域检测 车辆检测位
置显示 结束
开始 车俩识别 车辆标记 车辆列表建立 Camshift算法调用 车辆跟踪 车辆轨迹显
示 结束
开始
车辆识别
车辆列表建立
车辆列表建立
Camshifit算法调用
车辆跟踪显示
车辆列表刷新
车辆检测列表建立后，将列表车辆调用Camshift 函数库进行车辆跟踪。Camshift算法目标的颜色 直方图模型将图像转换为颜色概率分布图，初始 化一个搜索窗的大小和位置，并根据上一帧得到 的结果自适应调整搜索窗口的位置和大小，从而 定位出当前图像中目标的中心位置。将车辆在视 频中各个中心位置连接起来就是车辆运行轨迹。
（1）一方面多辆车并行且间距过小时,在图像二值化时，多块连通区 域在检测时易被检测成一块连通区域，从而对车辆识别准确性的影响 ，需要不断尝试修改二值化阈值来找到一个相对准确的阈值，提高车 辆识别准确率。
系统的构架图
1.项目简介
系统主界面
视
参
频
数
操
设
作
置
模
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车
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建 模 帧 数
二 值 化 阈 值
缩 放 系 数
尺 寸 阈 值
背 景 建 模 图
二 值 化 图
差 分 图
当 前 检 测 画 面
车 辆 计 数
当
跟
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车
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踪
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辆
目
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标
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制
2.关键技术介绍
车辆位置是否超出 边界 是
进行车辆删减
更新车辆列表 车辆计数输
出 结束
在MFC界面上的按钮 按照功能需求进行设 计。在界面内包括打 开视频按钮、暂停（
否 继续）按钮、参数设 置、退出按钮、停止 按钮以及车辆识别与 车辆轨迹跟踪显示结 果。系统的控制流程 如图所示
4.系统功能实现
初 始 界 面
4.系统功能实现
3.系统设计与分析
车辆位置识别
背景建模
差分图
二值化图
车辆轮廓检测
视频载入后进行视频播放，系统首先进行 背景建模，根据背景图片与当前检测视频 帧的差值得到差分图，将差分图进行二值 化得到二值化图，对连通区域进行筛选得 到当前帧的检测目标列表，利用轮廓检测 得到车辆近似中心位置。
3.系统设计与分析
车辆轨迹跟踪Βιβλιοθήκη Baidu
3.系统设计与分析
车辆计数
车辆列表计数
车辆列表刷新
在MFC界面上显示车辆识别中背景图，差 分图，二值化图，车辆当前检测位置和车 辆运行轨迹显示。在载入视频前可修改背 景建模帧数参数，二值化阈值参数，缩放 系数参数，尺寸阈值参数，通过对参数的 修改可以影响车辆识别和车辆跟踪准确率 。通过车俩列表的建立，可以对视频中流 过车辆数量进行计数，统计车流量并在界 面中显示。
车辆识别与车流量检测系统
项目负责人：张文祥 指 导 教师：韩 媞 所 在 系：电子工程系 项 目 成 员：沈思明 刘霁锋
答辩流程图
1.项目简介 2.关键技术介绍 3.系统设计与分析 4.系统功能实现 5.总结与展望
1.项目简介
本系统主要采用轮廓识别法，轮廓识别法基于摄像头获得车辆的原始图 像，并从图像中分割出车辆图像，并对所得到的车辆图像进行二值化、填 充、修饰、细化等一系列处理，得到一幅完整的车辆轮廓图像 。 然后从 轮廓图像中提取车辆的几何特征，如顶蓬长度与车辆长度的比值；顶蓬长 度与车辆高度的比值；以顶蓬中垂线为界，前后两部分的比值；车辆长度 与车辆高度的比值等。 轮廓识别法可以获取车辆几何特征的关键信息，并 且不需要复杂的硬件设施，易于安装和维护，也不需要建立庞大的车量数 据库。
轮廓识别法基于摄像头获得车辆的原始图像，并从图像中分割出车辆图像，并对 所得到的车辆图像进行二值化、填充、修饰、细化等一系列处理，得到一幅完整 的车辆轮廓图像 。 然后从轮廓图像中提取车辆的几何特征，如顶蓬长度与车辆 长度的比值；顶蓬长度与车辆高度的比值；以顶蓬中垂线为界，前后两部分的比 值；车辆长度与车辆高度的比值等
（2）Camshift算法在跟踪车辆时候，视频中车辆运动速度和方向的突 然改变可能会使得轨迹跟踪的结果存在误差，从而影响车辆跟踪轨迹 的准确性。
（3）本项目的对实际车流分析能力较弱，缺乏实际在实现各种功能时 ，不能有效的挖掘数据信息，比如对个路段的拥挤状况做实际分析。
车辆识别与车流量检测系统答辩PPT
谢谢观看
2017.9.3
此课件下载可自行编辑修改，供参考！ 感谢您的支持，我们努力做得更好！
2.关键技术介绍
视频分帧，通过对一段视频的处理，让视频以每一帧的形式来进 行下一步的图像处理。
图像预处理，对每一帧图片进行去噪，灰度化，图像增强，膨胀 腐蚀处理，图像滤波，图像二值化进行处理。
图像分割，对每一帧图像预处理后的图片进行区域分割。 车辆识别，通过Candy算法将分割后的不同区域进行车辆检测，
文 件 选 项 卡 中 选 择 视 频 文 件
4.系统功能实现
初 始 运 行 界 面
4.系统功能实现
运 行 界 面
5.总结与展望
本次系统设计与实现主要包括三个个功能模块：车辆识别模块，车辆 轨迹跟踪模块，车辆计数模块。运用到的知识包括OpenCV、MFC界 面以及Camshift算法运用。系统通过按照各个功能来划分模块，提高了 系统运行的稳定性和可靠性。清晰的模块划分和结构设计，便于程序 调整，使得系统具有很好的应用性。同时简洁明了的界面构成，让用 户直观的了解运行的结果，在操作和理解上都提供了很多便利。
根据特征点检测，显示车辆轮廓，找出车辆位置，并标识出来。 车流分析，通过对路口车流量的分流情况，进行详尽的分析道路
的拥堵状况，从而让后续车辆选择更好的路线。
3.系统设计与分析
系统结构设计
MFC界面设计
车辆位置识别
车辆轨迹跟踪
车辆计数
车辆识别与跟踪系统的结构设计主 要分为四个部分，分别是MFC界面 的设计、车辆位置识别、车辆轨迹 跟踪和车辆计数。
4.系统功能实现
开始 选择打开视频
确认选择视频 是
视频播放 车辆识别 车辆跟踪 车辆计数 输出结果
结束
开始
视频载入 否
读入参数值
背景建模
差分图
二值化图
连通区域检测 车辆检测位
置显示 结束
开始 车俩识别 车辆标记 车辆列表建立 Camshift算法调用 车辆跟踪 车辆轨迹显
示 结束
开始
车辆识别
车辆列表建立
车辆列表建立
Camshifit算法调用
车辆跟踪显示
车辆列表刷新
车辆检测列表建立后，将列表车辆调用Camshift 函数库进行车辆跟踪。Camshift算法目标的颜色 直方图模型将图像转换为颜色概率分布图，初始 化一个搜索窗的大小和位置，并根据上一帧得到 的结果自适应调整搜索窗口的位置和大小，从而 定位出当前图像中目标的中心位置。将车辆在视 频中各个中心位置连接起来就是车辆运行轨迹。