视频车辆检测技术及发展趋势
基于视频的交通量参数检测技术研究
基于视频的交通量参数检测技术研究随着城市交通的不断发展和车辆数量的增加，交通流量参数的准确检测成为了交通管理和规划的重要任务之一。
而基于视频的交通量参数检测技术由于其高效、低成本和易操作等特点，成为了目前最为常用和广泛应用的方法之一。
本文将介绍基于视频的交通量参数检测技术的研究现状和发展趋势。
首先，基于视频的交通量参数检测技术主要依赖于计算机视觉和图像处理技术。
通过对交通视频进行采集和处理，可以提取出交通流量参数，如车辆数量、行驶速度、车道利用率等。
目前，常用的交通量参数检测方法包括车辆计数、车辆跟踪和车辆分类等。
车辆计数是基于视频中车辆的出现和消失来确定交通量参数。
通过检测视频中的车辆轮廓或颜色特征，结合图像处理算法，可以准确计算出车辆的数量。
而车辆跟踪则是通过对视频中车辆的位置和运动轨迹进行分析和追踪，来获取交通量参数。
车辆分类则是通过对视频中的车辆进行特征提取和分类，从而得到不同类型车辆的数量和比例。
在基于视频的交通量参数检测技术的研究中，还存在一些挑战和亟待解决的问题。
首先，由于交通视频中的光照条件和背景干扰等因素的影响，车辆的检测和跟踪算法仍然存在一定的误差。
其次，视频数据的处理和存储也对计算机性能和存储空间提出了较高的要求。
此外，基于视频的交通量参数检测技术在实际应用中还需要与其他交通管理系统进行集成和优化。
未来，基于视频的交通量参数检测技术的发展趋势将主要集中在算法的改进和性能优化上。
随着计算机视觉和图像处理技术的不断发展，交通视频中的车辆检测和跟踪算法将更加准确和高效。
同时，随着大数据和云计算等技术的普及，视频数据的处理和存储问题也将得到更好的解决。
此外，基于视频的交通量参数检测技术还将与智能交通系统和自动驾驶技术等领域相结合，为交通管理和规划提供更加全面和精准的数据支持。
总之，基于视频的交通量参数检测技术在交通管理和规划中具有重要的应用价值。
通过不断改进和优化算法，解决技术和应用中的问题，该技术将为城市交通的发展和改善提供更加准确和实用的数据支持。
视频车辆检测技术及发展趋势
响 。同时 ， 车辆 之 间的遮 挡 、 照条 件 的改变 也会对 光 车辆 的外观 造成 一定 影 响 ； 道路 两 边 的场 景 在 持续 变 化 ， 境 光照 随 时 间 环
和 天气改 变 ；
巨大 的 图像 处理 任务 与 系统 的实 时性要 求 。
通 常视 频 车辆 检 测 技术 分 为 两 大类 ： 于虚 拟 基
１ １ 视频 车辆 检测 理论 的研 究发展 ． 在视 频 车辆检测 技 术 中 ， 图像 处理 技术 是关 键 。 而要得 到准 确 的 图 像 分 析 结 果 ， 测 算 法 是关 键 。 检
因此 ， 视频 车辆检 测 系统 中 ， 何设 计交 通流 检测 在 如
算法 ， 以何种 算法 提 高 系 统 的实 时 性 和 检 测精 度 是 需 要解 决 的主要 问题 。 视 频 检 测 算 法 是 整个 视 频 车 辆 检 测 系 统 的核 心 ， 接影 响系 统 的检 测 精 度 和 检测 效率 。可分 为 直 知识 型 、 动型 、 体 视觉 型和像 素 强度 型 ４类 ¨ 。 运 立 （ ）基 于 知识 的方法 。利 用车 辆 的形状 、 １ 颜色 、
初 级 阶段 。
但 解决 下列 问题 仍是 一项 长期 任务 … ：
车辆在 尺度 、 置 、 向上 的变化 。如进入 视野 位 方 的车辆 具有 不 同 的速 度 ， 形 状 、 小 、 色 等方 面 在 大 颜 都 会产 生变 化 ；
车辆 的外观 受车 辆 的观察 角度 和邻 近物 测 技 术 ；检 测 算 法 ；图像 ；发 展趋 势
Ｄ ３ ．７ ０ ５ ３
中图 分 类 号
０ 引 言
关 检测 。
（ ）基 于运 动 的方法 。主要 利用 序列 图像 之 问 ２
车辆视频检测原理
车辆视频检测原理
车辆视频检测是指利用视频处理技术对道路上行驶的车辆进行实时监测和识别的技术方法。
其原理可以概括为以下几个步骤：
1. 视频采集：通过摄像机或监控摄像头对道路上的车辆进行实时录制。
视频采集需要具备较高的分辨率和帧率，以获取清晰且连续的图像。
2. 图像预处理：对视频图像进行预处理，包括去噪、图像增强、图像对比度调整等。
预处理可以提高图像质量，减少噪声干扰，使后续处理更加准确和稳定。
3. 目标检测：利用计算机视觉算法对预处理后的图像进行目标检测。
目标检测算法通常使用特征提取和分类器训练的方法，通过提取图像中的边界、纹理、颜色等特征，并使用分类器判断是否为车辆。
4. 目标跟踪：对检测到的车辆进行跟踪，以实现对其运动轨迹的实时追踪和分析。
跟踪算法一般基于目标的位置、速度和运动方向等信息，通过连续帧之间的匹配和预测，实现目标的跟踪。
5. 车辆识别：对跟踪到的车辆进行识别和分类，通常使用机器学习工具和模型来进行车辆特征提取和识别。
识别可以根据车辆的品牌、车型、颜色等特征进行分类和识别，并获取更详细的车辆信息。
6. 数据分析和应用：对检测到的车辆信息进行分析和处理，可以用于实时车流监测、拥堵预警、交通态势分析等应用。
同时，也可以将车辆信息与其他数据进行关联，如车牌识别、人脸识别等，用于实现更全面的交通安全管理和智能交通系统。
基于视频的车辆检测技术及其在智能交通中的应用
基于视频的车辆检测技术及其在智能交通中的应用第一篇：基于视频的车辆检测技术及其在智能交通中的应用基于视频的车辆检测技术及其在智能交通中的应用智能交通系统(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。
一、主要车辆检测技术及性能比较依据车辆检测触发方式的不同，现有的车辆检测器主要分为以下几类：电磁感应、红外感应、微波感应、超声波、视频检测方式等。
电磁感应线圈（ILD）是一种普遍采用的方式，采用感应线圈应用到车辆检测中，开始于上个世纪70年代。
其基本原理是在路面检测区域敷设感应线圈，当车辆经过线圈上方时，线圈电感量会发生变化，利用这种变换来检测是否有车辆通过。
其优点是：该技术因为比较可靠的检测车辆，技术成熟、易于掌握，计数精确，同时系统稳定，受环境的影响较少。
价格低廉。
缺点是：安装过程对可靠性和寿命影响很大，维修或安装需中断交通，破坏路面，影响路面寿命。
同时线圈易被重型车辆、路面修理等损坏，而且它的维护难度大，不易移植，线圈容易在夏季断路。
红外传感器使用发射、接收器，发射光束并接收反射光束，通过反射频率的变化进行对所需数据的检测。
优点：同一算法能够适用于昼、夜不同的时段，价格中等。
缺点：为了实现高灵敏度，可能需要很好的红外线焦平面检测器，来提高功率。
微波感应技术是利用雷达线性调频技术原理，对路面发射微波，通过对回波信号进行高速实时的数字化处理分析，实现车辆检测。
优点：能够应用于恶劣气候条件。
缺点：在车流拥堵以及大型车较多、车型分布不均匀的路段，由于遮挡，测量精度会受到比较大的影响，对安装高度要求严格，安装困难，价格也比较昂贵。
超声波检测器的原理是这样的，首先由传感器发射一束能量到检测区，然后接受反射回来的能量束，通过有关的换能装臵，将能量转换成所需的数据，依据此数据判别被检测物是否存在或与传感器的位臵。
基于视频的车辆检测与跟踪技术发展研究
基 于视频 的车辆检测 与跟踪技术发展研究
赵 凌
（ 沈 阳理 工 大 学 ， 沈阳 １ １ ０ １ ６ ８ ）
摘要 ： 当前 基 于视 频 的车 辆 检 测 器 应 用 十 分 广 泛 ， 尤其是在智能交通系统领域。 介 绍 现 有 基 于 视 频 的 车辆 检 测 及 跟 踪 技 术 的 特 点 ． 对 比各 种 检 测 方 法 的适 用 范 围及 优 缺 点 ， 探 讨 该 领 域 尚存 的部 分 问题 ， 并 预 测其 未来 的研 究 发 展 方 向 。 关键词 ： 车辆检测 ； 跟踪 ； 智能交通系统 ； 视频 ； 背 景
在 较 为理想 的环 境 中 ． 光 流场法 可 以检测 独 立运
１ 基 于视 频 的 车 辆 检 测 技 术
车 辆检 测 的作用 是判 断有 无 车辆驶 过 检测 区域 ， 同时一对 一 进行 跟踪 ， 获 得车 流量 等参 数 。提 高车 辆 检 测算法 的实时 性与 减小 计算 量是 矛盾 的 ， 但二 者 有 助 于增 强检 测 系统 的稳定 性 、 精确 性 。在具 体 检测 过 程 中， 背 景变 化 、 其 他 车辆 干 扰 、 车辆 自身 影 子 、 摄 像 机 不稳 定 等 因 素均 会 对 车辆 检 测 与 分 割 的准 确 性 造
１ ． ３ 背 景 差 法
背景 差 法是把 部分 图像 当成 背景 图像 ． 再用 后 面
获得 的序 列 图像 当前 帧减去 事先 选取 的背 景 图像 ． 实
环境 、 算法 简单 、 检 测 时间短 、 准 确性 高 、 实用 性强 。 其
缺点 是不 能检 测行 驶速 度过 慢 或者静 止 不动 的车 辆 。
动 的物 体 ，不必 知道 场景 信息 就能 够算 出物 体速 度 ． 还 可 以用摄 像机 记 录物体 的运 动过 程 。 此种 方法 的缺 点为 ： 在 无 物体 运 动 时 ． 如果 有 光 照 也 可 以检 测 到光
浅谈车辆视频检测技术的发展及趋势
浅谈车辆视频检测技术的发展及趋势作者：季麟儿来源：《汽车与安全》2014年第06期性价比优良的视频车辆检测技术1978年，美国JPT（加州帕萨迪纳市的喷气推进实验室）首先提出了运用机器视觉来进行车辆的检测的方法，指出其是传统检测方法的一种可行的替代方案。
几年后，美国明尼苏达大学的研究人员研制了第一个可以投入实际使用的基于视频的车辆检测系统。
该系统使用了当时最先进的微处理器，在不同场景和环境下的测试结果良好，说明了利用视频传感器实时检测车辆的可行性。
同期基于视频的车辆检测的研究也在欧洲和日本广泛展开。
此后十年间基于视频的车辆检测技术取得了长足的进步。
1991年，美国加州理工大学对在高速公路上运用视频方法的检测技术进行了评估，在评估报告中对当时采用的不同的视频车辆检测技术详尽地进行了分类。
三年后，美国休斯飞机公司评测了当时存在的几种检测技术，包括视频检测技术，测评结果指出基于视频图像处理的车辆检测系统已经具备了投入实际使用的潜力。
1994年Mn/DOT（明尼苏达运输部）为FHWA（美国联邦公路局）进行了更详尽严格的测评，结果表明视频检测器的检测准确性和可靠性可以达到令人满意的程度。
同时随着视频车辆检测技术的发展，人们已不满足于仅仅检测出车辆， FHWA进一步利用此技术来提取交通参数，如交通流量、十字路口的车辆转向信息等。
事实上，与其他几种车辆检测方法相比，基于视频图像技术的方法具有直观、可监视范围广、可获取更多种类的交通参数以及费用较低等优点，因而可广泛应用于交叉道口和公路干线的交通监视系统中。
视频检测算法视频检测算法是整个视频车辆检测系统的核心，直接影响系统的检测精度和检测效率。
可分为知识型、运动型、立体视觉型和像素强度型4类：1、基于知识的方法。
利用车辆的形状、颜色、对称性等信息，以及道路和阴影等常识信息进行相关检测。
2、基于运动的方法。
主要利用序列图像之间存在的大量相关信息进行车辆的预检测，主要有光流法和运动能鼍法。
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。
视频车辆检测器 原理
视频车辆检测器原理
视频车辆检测器是一种使用视频图像处理技术来实时检测和识别道路上的车辆的设备。
其工作原理可以简单概括为以下三个步骤：预处理、车辆检测和车辆识别。
首先，视频车辆检测器对输入的视频图像进行预处理。
这一步骤的目的是提高图像的质量和减少噪声干扰，从而更好地进行后续的车辆检测和识别。
常见的预处理方法包括灰度化、滤波和图像增强等。
接下来，视频车辆检测器进行车辆检测。
该步骤的目标是从图像中准确地定位和标记出所有的车辆。
为了实现这一点，一种常用的方法是使用基于特征的目标检测算法，如Haar特征检
测器或卷积神经网络。
这些算法可以通过训练一个模型来学习和识别车辆的特征，然后在输入图像中搜索并标记出这些特征。
最后，在进行了车辆检测后，视频车辆检测器进行车辆识别。
这一步骤的目标是对检测到的车辆进行分类和识别，例如判断车辆的类型（轿车、卡车、摩托车等）和品牌（奥迪、宝马、丰田等）。
常见的车辆识别方法包括使用图像分类模型、模板匹配和特征提取等技术。
总的来说，视频车辆检测器通过预处理图像、车辆检测和车辆识别三个步骤，能够在实时视频图像中准确地检测和识别出道路上的车辆。
这一技术在交通监控、智能驾驶和城市管理等领域有着广泛的应用前景。
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视频车辆检测技术及发展趋势
作者：李雨清
来源：《华夏地理中文版》2015年第08期
摘要：视频车辆检测技术在智能交通中发挥着重要的作用，提高了交通事业的管理效率，引起了人们广泛的重视。
基于此，文章将针对视频车辆检测技术及发展趋势这一问题展开讨论，希望可以为有关部门提高视频车辆检测技术的应用水平提供一些参考建议，促进智能交通事业健康快速发展。
关键词：智能交通：视频；车辆检测技术；发展趋势
随着现代化建设进程的不断加快和科学技术的不断进步，特别是图像处理技术的不断进步，我国的视频车辆检测技术获得了大幅度的提升，在智能交通中发挥着重要的作用。
有关部门提高了对视频车辆检测技术的重视倡导并积极对视频车辆检测技术展开了深入的研究，因而，视频车辆检测技术的有关问题已经成为学术研究界一个重要的课题，希望本文的研究可以为这一研究领域做出一些贡献。
一、视频车辆检测技术存在的问题以及解决措施
（一）视频车辆检测技术存在的问题。
虽然视频车辆检测技术的水平随着科学技术的发展而不断提高，但仍然存在一些问题，这些问题在一定程度上都对视频车辆检测技术的产生了不利的影响。
主要包括检测精度偏低、图像处理的时效性存在问题、车辆阴影问题、车辆跨车道行驶的问题、车辆在图像中的姿态矫正问题等，只有积极采取措施对这些问题进行解决，才能使视频车辆检测技术更好的为智能交通管理服务。
（二）解决视频车辆检测技术存在问题的措施。
（1）对车辆检测的区域进行合理的规划。
视频车辆检测技术具有高度的敏感性，这同时也产生了一个负面问题，即视频车辆检测器容易受到外界因素的干扰而导致最终的检测结果不准确，为有效的解决这一问题，就必须要对视频车辆检测的区域进行精心、合理的划分。
（2）加强系统的整合工作，避免重复投入。
现阶段，在条件允许的情况下，有关部门可以通过加强技术研究和开发等手段增强视频车辆检测系统的兼容性，积极与其他的公共检测系统进行整合，这样不仅完成了对车辆的检测任务，而且还可以避免因重复建设而造成的资金浪费情况发生，有效的为交通事业节约资金投入。
（3）提高检测方法的适应性。
道路交通的场景多种多样，这样就对检测算法的适应性提出了更高的要求。
研究出多种多样的检测算法不太现实，也没有可行性。
因此，就要求检测算法具有较高的适应性，能够满足各种道路检测的需求。
视频车辆检测技术存在的问题我们都可以通过研究检测算法加以解决，加强对车辆检测算法的研究至关重要。
（4）选择合理的检测算法。
一方面，选择检测算法时，一定要对交通检测的要求和目的进行考察，并且还要了解道路现场的实际情况。
另一方面，加强对检测算法的研究，尽可能的提高检测算法的合理性、适应性等，从而保障图像处理的实效行。
（5）选择性价比较高的摄像机并进行正确的安装。
所谓
的性价比较高的摄像机就是指使用性能好、价格相对较低的摄像机，在选择摄像机之前一定要把交通检测需求了解清楚，必须要保障摄像机的稳定性和可靠性，不能为了节约资金投入就选择质量较差的摄像机。
另外，在选择合适的摄像机之后，还要根据道路现场的情况进行正确的安装，并且在安装完成之后要进行现场调试，以确保达到交通检测需求。
二、视频车辆检测技术的发展趋势
视频车辆检测技术具有很多优点，在智能交通中具有较高的应用价值，发展的潜力和前景都非常被看好。
结合有关方面的实际情况和各种影响因素的考虑，我们对视频车辆检测技术的发展趋势做出如下的推论。
（一）智能化。
随着各种科学技术的不断进步，我国的视频车辆检测技术水平不断提高，在检测的精确度、深度和范围方面都获得大幅度的提升，但是视频车辆检测技术系统的智能化程度还远远达不到实际的工作要求，制约了视频车辆检测技术功能最大程度的发挥。
因此，我们完全可以相信有关部门一定会将视频车辆检测技术研究的重点放在如何提升智能化程度上，智能化也是我们认为视频车辆检测技术最为重要的发展趋势。
（二）集成化。
目前为止，视频车辆检测技术还属于一种比较高端的技术，整个视频车辆检测系统的结构也特别复杂，并且价格还非常昂贵，这一系列的因素都制约了视频车辆检测技术的推广和普及。
因此，有关部门要想提高视频车辆检测技术的市场竞争力，必须要在产品的性能、结构和成本等方面加强对视频车辆检测技术的研究。
同时，在条件允许的情况下，加强视频车辆检测系统与其他公共服务系统的整合，减少不必要的资金投入。
（三）网络化。
网络化是很多技术的发展的方向和趋势，视频车辆检测技术也不例外。
推动视频车辆检测技术向网络化方向发展，可以更有效的提取各个区域交通系统状态情况，并及时的进行信息融合，这样一来，就可以为交通管理和人们的出行提供信息服务，有效的提高交通管理的效率，为人们更优质的服务。
（四）视觉检测立体化。
运用视频车辆检测技术对车辆进行检测，需要更为精确的距离感知技术，而视觉感知立体化可以更好的满足视频车辆检测技术对距离感知技术的要求。
立体视觉可以称得上是距离测量方法中最重要的方法。
在视频车辆检测系统中运用立体视觉技术可以更灵活、更方便的检测目标车辆的立体信息，进而更好的完善检测任务。
并且这一技术还可以有效的解决目标被遮挡的问题，避免产生歧义，进而大幅度的提高视频车辆检测技术的水平。
三、结语
综上所述，视频车辆检测技术在智能交通中具有较高的应用价值，对我国智能交通的发展具有重要意义。
并且随着信息技术的不断进步，视频车辆检测技术逐渐向智能化、集成化、网络化、视觉检测立体化等方向发展，在我国的智能交通中将会发挥出更大的作用，推动我国的交通事业更快更好的发展。
参考文献
[1] 张文溥.视频车辆检测技术及发展趋势[J].中国人民公安大学学报（自然科学版），2010（1）.。