基于視頻檢測技術(shù)的車流量統(tǒng)計系統(tǒng)設(shè)計研究.pdf

1、智能交通系統(tǒng)在計算機視覺處理領(lǐng)域內(nèi)越來越受到人們的關(guān)注。在智能交通系統(tǒng)中，基于視頻檢測技術(shù)來統(tǒng)計車流量是獲得交通信息的一種重要方法。此檢測技術(shù)融合了計算機科學(xué)、圖像處理、人工智能、模式識別以及通信等技術(shù)，給設(shè)計帶來了挑戰(zhàn)。
　　本文基于MicrosoftVisualStudio2010、MFC庫和OpenCV庫設(shè)計一個基于視頻檢測技術(shù)的車流量統(tǒng)計系統(tǒng)。運動目標(biāo)檢測是車流量統(tǒng)計系統(tǒng)中最核心部分。本文首先討論用視頻檢測方式來檢測運動目

2、標(biāo)的優(yōu)勢。然后研究光流法、幀差法和背景差分法三種視頻檢測技術(shù)，發(fā)現(xiàn)背景差分法在本文設(shè)計的系統(tǒng)中運行的效果最好。由于背景差分法避免不了要提取運動目標(biāo)的背景，本文進(jìn)一步研究平均法、混合高斯法和HSV空間自適應(yīng)法去建立背景模型，經(jīng)綜合考慮、平衡和論證后，本文選用HSV空間自適應(yīng)法去建立背景模型。以上過程的實驗結(jié)果表明，所提取的運動目標(biāo)均有不同程度的陰影存在。基于上述問題，本文嘗試使用基于LBP紋陰影檢測法，基于RGB空間的陰影檢測法和基于HS

3、V空間的陰影檢測法以去除陰影，實驗結(jié)果表明基于HSV空間的陰影檢測法的去除陰影效果最佳。最后本文討論了車流量統(tǒng)計方法，經(jīng)分析、對比后選用基于檢測線方式進(jìn)行車流量統(tǒng)計。
　　本系統(tǒng)針對四個視頻進(jìn)行檢測，其中兩個是普通公路的視頻，另外兩個是高速公路的視頻。普通公路的車流量的檢測準(zhǔn)確率都達(dá)到90％以上;由于所選用的高速公路視頻的車輛速度太快，兩個高速公路的車流量檢測準(zhǔn)確率分別是77％和60％。實驗結(jié)果表明本文所設(shè)計系統(tǒng)更適合普通公路上車