车流量检测代码
高速公路车流量统计方法
高速公路车流量统计方法全球越来越多的车辆上路造成了道路拥堵的问题，车流量统计已成为城市规划和交通运输管理中至关重要的一部分。
高速公路上车辆流量分布不均，大幅度的车流量变化使得车流量统计更加复杂和关键。
随着车辆数量的增加，为了更好地管理和规划公路，高速公路车流量统计方法已变得越来越重要。
一、传统车流量监测方法传统的车流量监测方法使用传感器、闸机、摄像机和地磁装置等设备进行车流量数据的收集和分析。
这些设备可以安装在高速公路的入口、出口或特定位置。
传感器和闸机等设备可以统计进出高速公路的车辆数量和时间，并通过这些数据计算出经过路段的平均车速和通行能力。
这些设备被广泛使用，但是需要大量的人力和物力维护和管理。
同时，这些设备不能提供实时数据，其监测范围有限制，不适用于大规模车流量统计。
此外，这些设备受天气影响，如大雨或大雾严重影响数据的可靠性。
二、新兴高科技车流量监测方法为了解决传统车流量监测方法的不足和缺点，新兴高科技车流量监测方法开始被使用，比如车辆识别技术和无线传感器网络。
车辆识别技术是通过图像处理技术来识别和跟踪车辆。
这种技术可以使用摄像机和计算机视觉来捕捉车辆的图像和数据，然后利用计算机算法对车辆进行分析和决策。
车辆识别技术可以在高速公路中心的特定位置进行车辆统计，并提供实时数据。
无线传感器网络是一种代替传统车流量监测方法的新技术。
这种技术使用安装在高速公路中的多个无线传感器，通过收集和处理车辆密度、车速、车型等多个数据来实时监测车流量。
这种技术不仅可以减少设备的维护和管理，而且可靠性更强。
在恶劣天气下，这种技术也可以保持良好的运作。
此外，这种技术可以远程监测和控制车流量，减少交通拥堵和降低交通事故发生的风险。
三、新兴高科技车流量监测方法的发展前景新兴高科技车流量监测方法的发展前景十分广阔。
随着智慧城市概念的出现和ICT技术的广泛使用，车流量监测和控制将成为城市规划和交通运输管理的重要组成部分。
车流量检测系统设计
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AT89C51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。
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。
几种主流的交通流量检测方案的比较
几种主流的交通流量检测方案的比较目前市场上主要的交通流量检测手段有：环形线圈、微波检测、视频检测，无线地磁检测等其他检测器，下面我们逐个来分析其优缺点。
1、基于线圈技术原理：以金属环形线圈埋设于路面下，利用车辆经过线圈区域时因车身铁材料所造成的电感量的变化来探测车辆的存在。
该探测技术可测车速，车流量，占有率等基本交通信息参数，但是不能多车道同时探测。
安装：埋设式。
在路面开一条深槽，将探测线圈埋入其中，信息处理部分安装于路边的控制箱。
优点：首次投资较少、准确度高、不受气候和光照等外界条件影响。
缺点：安装与维修因为需要中断交通、破坏路面而变得很复杂，加上车辆重压等因素导致寿命不长，因而维护成本很高。
另外特殊路段如桥梁、隧道等难以安装。
技术：最简单也最成熟应用成本：首次投资相对较少，维护成本极高。
应用范围：可应用于除不能破坏路面情况外的所有地方。
与其他系统的兼容性：与交通信号灯控制系统兼容性很好，但是与基于其它技术的交通信息采集系统的兼容性较差。
目前常规的线圈交通信息检测系统信息传输采用的是轮循，而基于其它技术的系统主要采用的是主动上报的方式。
2、基于视频技术原理：使用计算机视频技术检测交通信息，通过视频摄象头和计算机模仿人眼的功能，在视频范围内划定虚拟线圈，车辆进入检测区域使背景灰度发生变化，从而感知车辆的存在，并以此检测车辆的流量和速度。
该探测技术可测车速，车流量，占有率等基本交通信息参数，但是难以实现很多车道同时探测。
安装：正向安装于龙门架或者L型横梁上。
优点：在气候和光照等外界条件理想的情况下准确度高。
缺点：极易受气候和光照等外界条件等影响，因为需要正向安装于龙门架或者L型横梁上而使得安装与维修变得很复杂。
技术：不成熟，主要问题是要克服外界条件的影响。
应用成本：首次投资相对线圈要高，但是维护成本很低。
应用范围：可应用于能架设龙门架或者L型横梁的所有地方。
与其他系统的兼容性：好。
3、基于微波雷达技术基于微波雷达技术的交通信息采集系统可分为侧向安装与正向安装2种。
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。
超限(载)运输车辆自动检测图像拍摄及布控处罚系统产品介绍 (1)
超限（载）运输车辆自动检测图像拍摄及布控处罚系统产品介绍一、系统概述超限（载）运输车辆自动检测图像拍摄及布控处罚系统是安装在公路任意断面上，使用数字检测技术和摄像技术结合现代智能化信息处理技术对公路运行车辆进行超限检测，检测内容包括车辆的长度、总重量、轴数、轴距、单轴载质量、双联轴载质量、三联轴载质量等参数，然后根据这些参数参照（GB1589-2004）《道路车辆外廓尺寸、轴荷及质量限制》来判别车辆是否超限。
该系统将对所有通行的车辆进行检测和自动抓拍，然后通过检测到的车辆重量信息进行判断是否超载，将超载的车辆图片通过有线或无线传输到公路管理中心以及交警处罚中心，从而可以对超限车辆进行相应地处理和处罚。
二、主要系统构成高速自动称重子系统自动抓拍子系统传输子系统中心数据处理子系统自动布控报警子系统交警中心处罚预处理子系统三、主要技术参数1）整车称重精度：＞90%2）流量检测精度：＞98%3）速度误差：＜1.5%4）轴距误差：＜2%5）车牌抓拍率：＞99%6）车牌识别率：＞90%7）触发车牌摄像机抓拍相应时间≤0.02秒8）供电方式：AC220V±10%，50Hz±3Hz9）系统接地：防雷接地电阻≤4Ω；保护接地电阻≤4Ω10）每辆车可采集22个数据单轴重，轴数，轴组重，总车量，等效单轴负载，轴间距，总轴距，车长，车悬长，车速，车间距时间，站点代码，车流量，车间距，行驶方向，跨道行驶车辆车道代码，车辆分类，违规代码，路面温度，正确性代码，时间和日期。
11）具有车辆超载报警，超速报警，跨道行驶报警功能。
12）系统集成地感线圈车检器。
13）多种输出端口：笔记本连接串口，继电器端口，车牌照识别系统串口。
14）电磁干扰防护等级。
IEC801 ||15）符合ASTME1318 |||类标准。
16）过载能力：路面承载力。
17）工作温度：-45℃-80℃。
18）最大称重：＞30吨/轴。
19）工作电压：85-250AC20）湿度：0-95%RH（无结露）。
opencv检测车流量原理
opencv检测车流量原理Opencv是一种广泛应用于计算机视觉领域的开源库，它提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。
在交通领域，利用Opencv进行车流量检测已经成为一种常见的方法。
本文将介绍Opencv检测车流量的原理和实现方法。
Opencv可以通过视频流或者图像序列来获取交通场景的图像数据。
在车流量检测中，一般使用视频流作为输入源。
Opencv提供了读取视频流的接口，可以方便地获取每一帧图像。
接下来，Opencv利用图像处理算法对每一帧图像进行预处理。
预处理的目的是提取出图像中的车辆信息，为后续的车流量统计做准备。
常见的预处理方法包括图像滤波、边缘检测和图像分割等。
在车流量检测中，常用的方法是基于背景建模的车辆检测算法。
背景建模是指通过对一段时间内的图像进行统计分析，得到场景的背景模型。
Opencv提供了多种背景建模算法，如高斯混合模型（GMM）和自适应背景模型等。
这些算法可以根据场景的特点进行选择和调整，以提高车辆检测的准确性和鲁棒性。
在得到背景模型后，Opencv通过对当前帧图像与背景模型进行比较，可以得到前景图像，即包含车辆信息的图像。
接着，Opencv 利用形态学操作和连通区域分析等技术，可以对前景图像进行进一步处理，去除噪声和不相关的物体，得到车辆的准确位置和轮廓信息。
Opencv通过对车辆位置和轮廓信息的分析，可以实现车流量的统计。
一种常见的方法是基于车辆的运动轨迹进行统计。
Opencv可以通过跟踪车辆的位置和轮廓信息，计算车辆的运动速度和方向，从而实现车流量的实时统计和预测。
总结起来，Opencv检测车流量的原理是通过获取交通场景的图像数据，利用图像处理和计算机视觉算法提取车辆信息，然后通过分析车辆的位置和轮廓信息实现车流量的统计。
Opencv作为一种强大的计算机视觉库，为车流量检测提供了丰富的工具和算法，可以在交通管理、智能交通等领域发挥重要作用。
公交od矩阵推算的代码详解
公交od矩阵推算的代码详解在公共交通领域中，OD矩阵推算是一项重要的研究任务。
OD矩阵即Origin-Destination Matrix（起点-目的地矩阵），是表示不同起点和目的地之间交通流量的一种方式。
推算OD矩阵可以帮助交通规划者、决策者等了解城市交通出行的模式和规律，从而制定出更合理的交通政策和规划。
推算OD矩阵的过程中，代码的编写起到了至关重要的作用。
下面将详细介绍公交OD矩阵推算的代码实现。
1. 数据预处理在实际应用中，我们首先需要准备好相关的公交数据，包括起点、终点、乘车人数等信息。
这些数据可以通过GPS定位、刷卡记录等方式获得。
在编写代码之前，我们需要对这些数据进行预处理，确保数据的准确性和完整性。
2. 矩阵初始化在编写代码之前，需要确定OD矩阵的大小，即起点和终点的数量。
根据实际情况，可以选择使用二维数组或者稀疏矩阵等数据结构来表示OD矩阵。
在代码中，我们需要初始化一个与OD矩阵大小相对应的矩阵，并将所有元素初始化为0。
3. 数据填充接下来，我们需要将预处理得到的公交数据填充到OD矩阵中。
根据起点和终点的信息，将乘车人数累加到相应的矩阵元素中。
这里可以利用循环遍历每个行程数据，并更新对应的矩阵元素。
4. 数据分析与可视化一旦OD矩阵完成填充，我们可以进行各种数据分析和可视化操作。
通过对OD矩阵的分析，可以发现城市交通出行的主要特征和规律，如热门起点和目的地、高峰时段等。
同时，可以借助数据可视化工具，将OD矩阵的结果以图表或地图等形式展示出来，直观地呈现交通流量的分布情况。
综上所述，公交OD矩阵推算的代码实现涉及数据预处理、矩阵初始化、数据填充和数据分析等环节。
通过编写相应的代码，可以从公交数据中推算出OD矩阵，并通过数据分析和可视化，为城市交通规划和决策提供有力支持。
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#include "ioCC2530.h"
#include "LM6059BCW.h"
#define uchar unsigned char
#define uint unsigned int
#define int16 short
#define uint16 unsigned short
uchar D1[]={"DIANY AZHI: mv"};
uchar D2[]={"shuliang: "};
uint voltage;
uchar A1,A2,A3,A4;
/****系统时钟不分频
计数时钟32 分频
**************************/
void InitClock(void)
{
CLKCONCMD = 0x28; //时器计数时钟设定为1M Hz, 系统时钟设定为32 MHz
while(CLKCONSTA & 0x40); //等晶振稳定
}
/****************************
//初始化LED 控制IO 口程序
*****************************/
void InitLEDIO(void)
{
P1DIR|=0xff;
P0DIR|=0Xfd;
}
void Init_ADInput()
{
P0SEL|=0X02; //设置P0.1外部模拟输入
P0DIR&=~0X02;//设置为输入
}
uint get_WB() //得到微波信号
{
uint16 value;
ADCCON3|=0X31; //1.25v内部参考电压，512DEC,12为有效,单通道转换源为AIN1 ADCCON1|=0X30; //ADC启动方式选择为ADCCON1.ST=1事件
ADCCON1|=0X40; //ADC启动转换
while(!ADCCON1&0X80); //等待AD转换完成
value=ADCL>>4;
value|=(((uint16)ADCH)<<4); //连接ADCH和ADCL，并将值赋给value return (uint)(value*1.25*1000/8192); //将AD转换的值变为电压值，单位为毫伏}
void data_processing()
{
A1=voltage/1000;
A2=(voltage/100)%10;
A3=(voltage/10)%10;
A4=voltage%10;
D1[10]=A1+0X30;
D1[11]=A2+0X30;
D1[12]=A3+0X30;
D1[13]=A4+0X30;
}
void main()
{
InitLEDIO();
Init_ADInput(); //端口设置
InitClock(); //时钟设置
ResetLCD();
initLCDM(); //初始化LCD
ClearRAM(); //清液晶缓存
delay_us(100);//延时
while(1)
{
voltage=get_WB();
data_processing(); //将微波信号转换成电压
Print8(15,3,D1); //显示电压值
//delay_ms(2000);
}
}。