公路收费站车流量统计系统的研制
公路收费站车流量统计系统的研制
摘要随着现代经济与现代社会的飞速发展，交通还有运输行业的安全保障问题慢慢的开始成为现代技术的关注热点以及突破口的同时，随着人们对交通管理的需求慢慢变高，如何将计算机学科还有通信、微电子等高新现代技术运用在车辆交通的监控、管理以及交通车辆的控制上，以保障交通的安全及行车的顺畅，进而改善交通环境的质量。
随着生活水平的提高，车辆不断增多，城市道路也越来越多，这些变化给城市交通的管理带来了巨大的压力。
因此，车流量的统计系统对于管理监测城市交通有着重要的作用。
公路收费站车流量统计系统的研制是一个很有实际意义的研究课题。
本研究课题主要研制公路收费站的车流量统计系统，基于52单片机的最小控制系统，采用两个红外传感器对车流量进行检测并且返回相应的电平信号，再由系统中的编程对电平信号进行判断、处理，最终实现对车辆的计数和显示数量。
本系统结构简单，并且程序比较优化，成本低，系统可以自动统计通过某通道的车辆数目，并且将其显示，并且不会将行人误认为是车辆。
本系统对城市交通的管理以及规划有一定的帮助，同时对收费站高峰路段的交通管理有很大意义。
关键词：车流量统计；红外传感器；单片机；C语言；编程AbstractWith the rapid development of modern economy and modern society, the security guarantee issues of traffic and transport industry are more and more important, also become an important concern and breakthrough of modern technology at the same time, the demand for traffic management is getting higher and higher. How to use the computer science, communication, microelectronics and other high-tech in the traffic monitoring, management and control of vehicle to the traffic safety and smooth traffic, and improve the quality of the traffic environment.With the improvement of living standards, there are too much vehicles increasing and more and more urban roads arising, these changes to the urban traffic management brought great pressure. Therefore, traffic statistics system for monitoring and management of urban traffic is an important role. Development of highway toll station vehicle traffic statistics system is a very practical significance of the research topic.This research mainly developed highway toll station traffic statistics system, minimal control system based on the microcontroller 52, using two infrared sensors of vehicle flow detection and returns the corresponding level signals, then by program in the system to the signal level to judge and process, and ultimately on vehicle counting and number display.The system's structure is simple, and the program optimization, low cost. the system can automatic statistics through a single channel of a number of vehicles, and its display, and pedestrians will not be mistaken for the vehicle. The system of urban traffic management and planning has some helps, at the same time, the toll station peak road traffic management has great significance.Keyword：statistics of vehicle flow；infrared sensor；SCM；C language；programming目录摘要 (I)ABSTRACT.............................................................................................. I I 1 绪论 (1)1.1研究的背景、目的 (1)1.2发展现状 (2)1.3发展方向 (2)1.4本章小结 (3)2 方案设计 (4)2.1传统车流量统计系统 (4)2.1.1以超声波为基础的车流量统计系统 (4)2.1.2通过视频图像来实现的车流量统计系统 (4)2.1.3利用声学实现车流量检测 (5)2.1.4基于磁力计的车流量检测 (5)2.1.5基于激光雷达的检测系统 (5)2.2红外线传感器测量技术 (6)2.2.1红外线传感器原理 (6)2.2.2红外线矩阵法检测车流量 (6)2.3总体方案设计 (7)2.4系统方案设计 (9)2.5本章小结 (10)3 硬件设计 (11)3.1硬件系统设计 (11)3.2单片机系统 (11)3.2.1单片机系统概述 (11)3.2.2嵌入式系统概述 (12)3.2.3 STC89C52单片机 (13)3.2.4 STC89C52最小系统电路 (14)3.2.5红外传感器探测模块 (17)3.2.6液晶显示模块 (18)3.2.7掉电保护存储模块 (19)3.2.8电源及电源指示模块 (20)3.2.9按键部分 (21)3.3本章小结 (21)4 系统的软件设计与开发 (22)4.1系统软件设计 (22)4.2系统主程序设计 (23)4.3模块子程序设计 (25)4.4本章小结 (26)5 结论总结 (27)谢辞 (28)附录一基于STC89C52单片机车流量统计系统电原理图 (30)附录二基于STC89C52单片机车流量统计系统PCB图 (31)附录三基于STC89C52单片机车流量统计系统C语言源程序 (32)1 绪论智能交通系统(ITS)是一种将高端的通信、数据信息传输、电子领域传感技术、微电子控制技术以及计算机技术等等有效地集合运用在整个交通管理的一种作用大范围、全方位作用、实时作用、精准然后又非常高效的交通运输的管理系统。
高速公路收费站车辆流量预测研究
高速公路收费站车辆流量预测研究高速公路收费站是交通运输中不可或缺的一部分，通过收费站我们可以获取车辆的相关信息，包括车流量、车型等。
如何准确地预测收费站的车流量，对于保障高速公路交通安全、提高道路使用效率等方面具有很重要的意义。
因此，本文将探讨高速公路收费站车辆流量预测的研究。
一、车流量预测的意义车流量预测是交通运输领域的一个重要问题，它直接影响道路交通的管理和规划。
对车流量的准确预测能够帮助交通管理机构制定科学的路况变化策略，以提高道路的通行能力，缩短行车时间，降低交通堵塞率和事故发生率。
二、车流量预测的方法车流量预测方法可以分为传统方法和现代方法两类。
传统方法主要是基于时间序列分析或回归分析方法来进行预测；现代方法主要是采用人工神经网络、支持向量机等机器学习算法进行预测。
下面我们将对这些方法进行详细介绍。
1.传统方法时间序列分析是传统的车流量预测方法，它可以将车流量按照时间顺序排列，进行周期性分析和趋势分析，从而预测未来的车流量。
常用的时间序列预测模型包括ARMA、ARIMA、MA模型等。
但是，这种预测方法依赖于历史数据，对于数据的不准确性、缺失值等问题比较敏感，同时也没有考虑到非线性的影响因素，因此其预测精度较低。
回归分析也是一种传统的预测方法，它是以因变量与自变量之间的关系为基础，通过建立统计模型预测未来值。
对于车流量预测，通常采用线性回归来分析车流量与周天、节假日、天气等因素的关系，从而预测未来的车流量。
这种方法较为简单，但是缺点是需要特征工程手动去提取特征，同时模型的拟合程度较差，对不同的因素关系变化的波动性预测精度较低。
2.现代方法人工神经网络是一种非线性系统，它能够模仿人类的神经系统进行信息处理和学习，通过训练和学习来建立车流量预测模型。
对于车流量预测，常用的神经网络模型包括BP神经网络、RBF神经网络等，这些模型可以自适应地对车流量预测进行分析。
但是，这种方法需要大量的样本数据进行训练，同时也需要对网络的结构和参数进行调试，模型的可解释性较弱。
高速公路车辆信息采集与车流统计算法研究
高速公路车辆信息采集与车流统计算法研究随着交通运输的快速发展，高速公路车流量的准确统计以及车辆信息的高效采集对于交通管理和规划起着至关重要的作用。
本文将探讨高速公路车辆信息采集与车流统计算法的研究，并提出一种基于图像处理技术的有效算法。
一、高速公路车辆信息采集技术高速公路车辆信息采集技术是指通过各种传感器和系统，收集高速公路上行驶车辆的相关数据，如车型、车速、车道等。
这些数据可以为路况监控、交通管理和规划提供准确的依据。
1.1 传感器技术传感器技术是目前常用的高速公路车辆信息采集方法之一。
利用车辆传感器、地磁传感器或摄像头等设备，实时监测车辆通过的时间、速度、车型等信息。
这些传感器可以通过无线通信或有线连接与中央服务器连接，实现数据的实时同步。
1.2 车牌识别技术车牌识别技术是一种通过图像处理技术来识别车辆车牌的方法。
通过安装摄像头，并利用图像处理算法来提取车牌信息，可以准确识别车辆的信息，如车型、颜色等。
这种技术可以通过网络传输数据，实现车辆信息的远程采集。
二、高速公路车流统计算法研究2.1 基于图像处理的车流统计算法目前，基于图像处理的车流统计算法已经成为车流量统计的主流方法之一。
该算法通过摄像头拍摄车辆行驶过程中的图像，并利用图像处理算法来实现车辆的检测、跟踪和计数。
常用的图像处理技术包括边缘检测、图像分割、特征提取和目标跟踪等。
这些技术可以提供准确的车流量统计结果，并可以实时更新。
2.2 基于传感器数据的车流统计算法除了图像处理技术，基于传感器数据的车流统计算法也是常见的方法之一。
通过车辆传感器或地磁传感器等设备采集到的数据，结合车辆通过时间和速度等信息，可以得出车流量统计结果。
这种方法不需要进行图像处理，具有较高的准确度和实时性。
三、基于图像处理技术的车辆信息采集与车流统计算法研究3.1 车辆检测与跟踪在图像处理的过程中，车辆检测与跟踪是关键的步骤之一。
常用的车辆检测算法包括背景建模、Haar特征和卷积神经网络等技术。
高速公路收费系统中的交通流量预测与优化研究
高速公路收费系统中的交通流量预测与优化研究交通流量预测与优化研究在高速公路收费系统中的重要性不言而喻。
随着城市化进程的加速，人们对交通效率的需求越来越高。
高速公路作为连接城市与城市之间的重要交通线路，其交通流量的预测和优化对于提高道路使用效率，减少交通拥堵，保障交通安全具有重要意义。
交通流量预测是指通过对历史交通数据的分析和建模，对未来一段时间内的交通流量进行预测。
通过合理的交通流量预测，可以帮助交通管理部门制定合理的交通管控策略，优化收费系统的布局和设置，提高高速公路的整体运行效率。
首先，交通流量预测对高速公路收费系统的优化至关重要。
在高速公路收费系统中，合理预测交通流量可以帮助管理者做出合适的收费策略，以最大限度地提高收费效益和客流量。
对于繁忙的高速公路，可以通过交通流量预测来合理安排收费站的布局和流量引导，提高通行效率，减少堵塞现象。
通过合理预测交通流量，还可以避免收费站因车流量过大而导致的长时间排队等候，提高用户的出行体验。
其次，交通流量预测还可以优化高速公路收费系统的运营和管理。
通过对交通流量的准确预测，可以避免因车流量过大而引发的道路拥堵，减少交通事故的发生。
合理预测交通流量还可以帮助管理者提前规划道路维修和施工计划，避免因交通流量大而导致的施工工期延长和影响道路通行能力等问题。
此外，交通流量预测对高速公路收费系统的建设和规划也具有重要意义。
在新建高速公路收费系统时，通过对周边地区交通流量进行科学合理的预测，可以帮助制定合理的收费站布局和设置方案。
通过合理预测交通流量，还可以帮助管理者合理规划道路的通行能力和设计道路的纵横断面，提高道路的通行能力和安全性。
从技术角度看，交通流量预测与优化研究可以借鉴大数据、人工智能等先进技术的应用。
通过对大量的历史交通数据的分析和建模，可以建立精准的交通流量预测模型。
利用人工智能技术，可以对大数据进行智能化的处理和分析，提高交通流量的预测精度。
同时，还可以通过数据挖掘和机器学习等技术，挖掘出交通流量与各种因素之间的关系，为交通流量优化提供科学依据。
高速公路收费站车流量测算与优化
高速公路收费站车流量测算与优化近年来，随着交通运输的快速发展，高速公路已经成为我们生活中的重要组成部分。
而高速公路收费站在确保道路安全和交通畅通的同时，也承担着车辆流量测算与优化的重要任务。
本文将探讨高速公路收费站车流量测算和优化的方法，以提升车辆通行效率和用户体验。
一、车流量测算1. 数据收集车流量测算的第一步是要收集准确的数据。
收费站可以使用现代化的监控系统、传感器和摄像头等设备，对车辆进行实时监测。
这些设备可以记录车辆的数量、类型以及车辆通过收费站的时间。
同时，还可以收集车辆的速度和密度等数据。
2. 数据分析收集到的数据需要进行详细的分析，以获取有用的信息。
可以使用数据分析软件和算法，对收费站的车流量进行统计和分析。
通过分析数据，可以获得车辆通过收费站的峰值时段、高峰期车辆类型分布以及车辆通行速度等信息。
3. 流量预测基于历史数据和统计分析结果，可以进行车流量的预测。
通过对历史车流量数据的趋势分析，可以预测未来某一时期的车流量情况。
这有助于收费站制定合理的通行计划，为车辆通行提供有效的引导和服务。
二、车流量优化1. 收费站布局优化合理的收费站布局可以有效提高车辆通行效率。
根据车流量分析结果和流量预测数据，可以对现有收费站的布局进行优化。
例如，在车流量较大的区域适当增加或重新规划收费站的位置，以分流车辆和减少交通拥堵。
2. 通行计划调整通过车流量测算和分析，可以调整收费站的通行计划。
根据高峰时期和低峰时期的车流量情况，可以制定不同的通行策略。
例如，在高峰时期提供更多的收费通道和收费员，以加快车辆通行速度。
在低峰时期可以适度减少通行通道和收费员，以节约运营成本。
3. 推广电子收费电子收费系统的推广能够有效提高车辆通行效率。
通过使用电子收费标签和自动识别技术，可以减少车辆停留时间和排队等待。
收费站可以加强电子收费设备的安装和维护，推广电子收费服务，鼓励车辆用户使用电子支付方式，减少现金交易的时间和成本。
高速公路车辆检测与流量统计技术研究
高速公路车辆检测与流量统计技术研究摘要：高速公路是现代城市交通系统的重要组成部分，车辆的检测与流量统计对于公路管理和交通规划至关重要。
本文将探讨高速公路车辆检测和流量统计技术的研究现状、关键技术和应用前景，以期为相关领域的研究提供参考和指导。
1. 引言随着城市化进程的推进和交通需求的增加，高速公路的建设和改造变得愈发重要。
高速公路的车辆检测与流量统计是交通管理的重要组成部分，对于提高交通安全、优化交通组织和预测交通需求具有重要意义。
2. 高速公路车辆检测技术研究现状当前，高速公路车辆检测技术主要包括以下几种方法：传感器检测、视频图像处理、微波雷达和声学传感器。
传感器检测技术通过感应器将车辆的运动转化为电信号，而后进行车辆检测。
视频图像处理技术通过分析视频图像中的车辆特征来实现车辆检测。
微波雷达技术通过测量雷达波的反射来检测车辆。
声学传感器技术通过声音的传播和反射来实现车辆检测。
目前，这些技术都已取得了较为显著的研究进展，并在实际应用中发挥了重要作用。
3. 高速公路流量统计技术研究现状高速公路流量统计技术是指对通过高速公路的车辆进行分类计数和统计的技术。
目前，常用的流量统计方法主要包括传感器计数、视频图像处理计数和刷卡计数等。
传感器计数技术通过传感器对通过的车辆进行计数；视频图像处理计数技术通过视频图像的处理与分析得出车辆数量；刷卡计数技术是通过车辆刷卡时的数据记录进行统计的方法。
这些技术在流量统计方面已经得到了广泛应用，为道路管理和交通规划提供了重要的数据支持。
4. 高速公路车辆检测与流量统计技术的关键技术高速公路车辆检测与流量统计技术的关键技术包括车辆检测算法、车辆分类算法、车速测量算法和流量统计算法等。
车辆检测算法用于判断图像中的车辆是否存在；车辆分类算法通过车辆的特征进行分类识别；车速测量算法用于测量车辆的速度；流量统计算法用于对通过的车辆进行计数和统计。
这些关键技术的研究与改进将进一步提高车辆检测和流量统计的精度和效率。
高速公路收费系统中的车流量预测技术研究
高速公路收费系统中的车流量预测技术研究摘要：高速公路的车流量预测对于道路管理和交通规划具有重要的意义。
本文通过综合分析现有的车流量预测技术及其研究方法，总结了高速公路收费系统中的车流量预测技术的关键问题和挑战，并提出了一种基于机器学习算法的车流量预测方法。
通过对历史数据的分析和模型训练，能够实现对未来车流量情况的准确预测，从而提供高速公路收费系统的智能化管理和运营。
1. 引言随着经济的发展和交通运输需求的增加，高速公路逐渐成为城市之间交通的重要枢纽。
高速公路的收费系统扮演着管理和监测车辆流量的关键角色。
为了更好地管理和规划交通流量，车辆流量预测技术成为现代交通管理的重要研究领域。
本文就高速公路收费系统中的车流量预测技术进行了深入研究和探讨。
2. 目前的车流量预测技术目前，车流量预测技术主要可以分为基于统计学和基于机器学习算法两大类。
基于统计学的方法主要依靠对历史数据的分析和建模，通过时间序列分析、回归分析等统计方法进行预测。
虽然这些方法易于理解和实现，但是在处理数据非线性、复杂关联以及异常值等问题时存在一定的局限性。
相比之下，基于机器学习算法的车流量预测方法具有更高的准确性和灵活性。
这些算法可以利用大量的历史数据进行模型的训练和优化，进而实现对未来车流量情况的预测。
常用的机器学习算法包括神经网络、支持向量机和随机森林等。
基于机器学习的车流量预测方法逐渐成为当前研究的热点。
3. 高速公路收费系统中的车流量预测关键问题在高速公路收费系统中，车流量预测面临各种挑战和问题。
其中一项关键问题是如何有效处理大量的车流量数据。
高速公路上的车流量数据通常是海量且实时产生的，如何高效地存储、清洗和处理这些数据成为一个亟待解决的问题。
此外，高速公路的车流量预测还需要考虑多个变量之间的复杂关系。
车流量受到众多因素的影响，如季节性变化、天气状况、交通事故等。
如何准确地建立多变量的预测模型，并预测未来车流量的变化趋势，是一个具有挑战性的问题。
高速公路车辆流量预测系统设计
高速公路车辆流量预测系统设计随着我国高速公路日益完善，车辆数量也在逐年增长。
如何合理规划高速公路路网，确保交通流畅，成了亟待解决的问题。
而车辆流量预测系统的设计，就是一个解决方案。
首先，车辆流量预测系统需要基于大量真实数据进行建模。
这些数据包含的信息有：高速公路的路段长度、车道数量，各个入口和出口的车流量以及周边环境的影响等。
通过数据挖掘和机器学习算法，对这些数据进行处理和分析，建立出精确的车辆流量预测模型。
其次，为了保证车辆流量预测系统的精度，需要进行实时数据的采集和更新。
这需要借助先进的传感技术和大数据处理算法，将高速公路不同路段的车流量数据实时传输到数据中心。
数据中心将自动依据这些数据调整预测模型，提高预测准确度。
第三，车辆流量预测系统还需要考虑不确定性因素的影响。
例如天气和节假日等因素会对车流量产生影响，因此需要在预测模型中嵌入这些因素。
通过对历史数据的回归分析，可以得出天气、节假日等特殊因素对车流量的影响程度。
然后，在进行预测时，将考虑这些影响因素，提高预测结果的准确性。
第四，车辆流量预测系统的预测结果需要及时向相关部门和社会公众发布。
这需要一个高效、实时的信息发布平台。
建议采用移动互联技术，开发相关APP或小程序，可以让用户随时获取近期车流量情况和预测结果。
并且可以通过大屏幕或LED屏幕等方式，向驾驶员和路面公众发布车流量情况和预测结果，提醒行车安全。
最后，车辆流量预测系统的成功建立需要得到政府和相关部门的支持和配合。
需要充分发挥社会力量，提高公众的交通意识和安全意识，减少交通事故的发生，保障出行者的生命财产安全。
总之，车辆流量预测系统对高速公路交通管理和规划具有重要意义。
中国作为一个交通大国，应该加强技术研究和创新，在实现科技强国的征程中，不断提高物流和交通的智能化，以提升公路运输的服务水平和用户体验。
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摘要随着现代经济与现代社会的飞速发展，交通还有运输行业的安全保障问题慢慢的开始成为现代技术的关注热点以及突破口的同时，随着人们对交通管理的需求慢慢变高，如何将计算机学科还有通信、微电子等高新现代技术运用在车辆交通的监控、管理以及交通车辆的控制上，以保障交通的安全及行车的顺畅，进而改善交通环境的质量。
随着生活水平的提高，车辆不断增多，城市道路也越来越多，这些变化给城市交通的管理带来了巨大的压力。
因此，车流量的统计系统对于管理监测城市交通有着重要的作用。
公路收费站车流量统计系统的研制是一个很有实际意义的研究课题。
本研究课题主要研制公路收费站的车流量统计系统，基于52单片机的最小控制系统，采用两个红外传感器对车流量进行检测并且返回相应的电平信号，再由系统中的编程对电平信号进行判断、处理，最终实现对车辆的计数和显示数量。
本系统结构简单，并且程序比较优化，成本低，系统可以自动统计通过某通道的车辆数目，并且将其显示，并且不会将行人误认为是车辆。
本系统对城市交通的管理以及规划有一定的帮助，同时对收费站高峰路段的交通管理有很大意义。
关键词：车流量统计；红外传感器；单片机；C语言；编程AbstractWith the rapid development of modern economy and modern society, the security guarantee issues of traffic and transport industry are more and more important, also become an important concern and breakthrough of modern technology at the same time, the demand for traffic management is getting higher and higher. How to use the computer science, communication, microelectronics and other high-tech in the traffic monitoring, management and control of vehicle to the traffic safety and smooth traffic, and improve the quality of the traffic environment.With the improvement of living standards, there are too much vehicles increasing and more and more urban roads arising, these changes to the urban traffic management brought great pressure. Therefore, traffic statistics system for monitoring and management of urban traffic is an important role. Development of highway toll station vehicle traffic statistics system is a very practical significance of the research topic.This research mainly developed highway toll station traffic statistics system, minimal control system based on the microcontroller 52, using two infrared sensors of vehicle flow detection and returns the corresponding level signals, then by program in the system to the signal level to judge and process, and ultimately on vehicle counting and number display.The system's structure is simple, and the program optimization, low cost. the system can automatic statistics through a single channel of a number of vehicles, and its display, and pedestrians will not be mistaken for the vehicle. The system of urban traffic management and planning has some helps, at the same time, the toll station peak road traffic management has great significance.Keyword：statistics of vehicle flow；infrared sensor；SCM；C language；programming目录摘要 (I)ABSTRACT.............................................................................................. I I 1 绪论 (1)1.1研究的背景、目的 (1)1.2发展现状 (2)1.3发展方向 (2)1.4本章小结 (3)2 方案设计 (4)2.1传统车流量统计系统 (4)2.1.1以超声波为基础的车流量统计系统 (4)2.1.2通过视频图像来实现的车流量统计系统 (4)2.1.3利用声学实现车流量检测 (5)2.1.4基于磁力计的车流量检测 (5)2.1.5基于激光雷达的检测系统 (5)2.2红外线传感器测量技术 (6)2.2.1红外线传感器原理 (6)2.2.2红外线矩阵法检测车流量 (6)2.3总体方案设计 (7)2.4系统方案设计 (9)2.5本章小结 (10)3 硬件设计 (11)3.1硬件系统设计 (11)3.2单片机系统 (11)3.2.1单片机系统概述 (11)3.2.2嵌入式系统概述 (12)3.2.3 STC89C52单片机 (13)3.2.4 STC89C52最小系统电路 (14)3.2.5红外传感器探测模块 (17)3.2.6液晶显示模块 (18)3.2.7掉电保护存储模块 (19)3.2.8电源及电源指示模块 (20)3.2.9按键部分 (21)3.3本章小结 (21)4 系统的软件设计与开发 (22)4.1系统软件设计 (22)4.2系统主程序设计 (23)4.3模块子程序设计 (25)4.4本章小结 (26)5 结论总结 (27)谢辞 (28)附录一基于STC89C52单片机车流量统计系统电原理图 (30)附录二基于STC89C52单片机车流量统计系统PCB图 (31)附录三基于STC89C52单片机车流量统计系统C语言源程序 (32)1 绪论智能交通系统(ITS)是一种将高端的通信、数据信息传输、电子领域传感技术、微电子控制技术以及计算机技术等等有效地集合运用在整个交通管理的一种作用大范围、全方位作用、实时作用、精准然后又非常高效的交通运输的管理系统。
交通的检测系统在智能交通系统中占有重要地位，主要负责搜集道路交通流量的相关参数。
1.1 研究的背景、目的车辆监测的技术研究从时间来说，其实可以从20世纪70年代那个时候开始说起，因为早在1978年，就出现了通过机器视觉来检测车辆的方法，并且已经被指出，这个方法虽然是传统的，但是，这的确是一种可以操作的方法。
然后到了1991年，美国某大学对基于视频的车流量统计技术进行了评测与估算，评估之后，对各种不一样的视频检测技术进行了分类。
1994年明尼苏达运输部为美国联邦公路局进行了更严格的系统测评，结果显示视频检测器的准确性和可靠度达到了一定程度。
与此同时，车辆检测技术飞速发展，人们已经不满足仅仅通过视频来检测车流量的方法，尽管FHWA已利用此技术来获取相关的交通参数，如交通车辆数量、路口车辆的转向信息等。
我国在交通视频检测领域的研究落后于国外，技术的基础比较薄弱，可是还是有不少出色的国内公司做出了相关产品，不可否认，由于我国科技的发展水平与外国相比的确还存在着差距，然而从另一方面来说，外国的科技领域已经涉及到了车流量的检测技术，虽然我们生产出来的产品无论从功能还是用途来说都比较显得单一化。
车流量检测的目标是判断是否有车辆经过检测区域，与此同时，通过技术手段建立一个相对应的跟踪目标，而这一步骤与思路的目的，主要是提供一些车流量的相关参数与信息。
降低车辆检测算法程序的计算量、提高系统的实时性是一对比较矛盾的问题，解决这两个矛盾问题是提高系统检测的准确性和稳定性的关键，但是在实际的技术应用中，由于光照、背景，影子等等干扰因素的存在，会使车辆检测的分析精度会和获取信息参数等等功能受到影响，因此必须在程序处理过程中考虑这些干扰因素及其去除干扰的方法。
随着世界人口的数量的增长，以及城市化的发展和人们生活水平的提高，交通工具的数量疯狂地增长，由此给城市交通带来的压力不言而喻，在交通压力骤增的同时，现代科学技术也随着经济和社会的发展而不断发展，不断成熟。
由此带来的是，高级智能交通监测控制系统的一次又一次变革，而科学家们也把这些研究课题作为技术研究的热点和重点。
车流量的智能数量检测作为智能交通控制的基础之一，在现代社会的智能化与高端交通系统中占据着很重要的地位。
1.2 发展现状随着科学技术的快速发展，就现在的科技水平来说，有很多种方法来检测车流数量，并且慢慢发展起来了由磁感应检测、空气管道检测、视频检测和波频检测等为经典代表的多样化的交通检测方式。
车流量的检测大多数是通过传感设备等对路面正在驶过的车辆进行感应检测，然后采集获取车辆的相关参数，从而达到对公路上的各路段的交通状况和突发异常事件的自动判断处理、监控、甚至报警等目标。
相比其它方法，建立于视频图像的检测方法相关于信息传输、成像处理、视频获取、人工智能等等多个科学技术领域，这些检测方法通常来说，设备的安装与维护维修过程都比较简便，同时护理成本也不高，最主要的是这种检测技术的应用领域非常广范，它们的拓展性也很强，另外，可以比较全面及时地对交通信息进行搜集与获取，而且现在已经在国内外各种高速公路以及公路交通监测系统中得到广泛应用。