基于视频的车流量检测算法研究
基于目标检测与识别算法的道路车流量统计车牌识别与测速(修正)
(1) 数据准备
首先，我们使用ultralytics库中的YOLO类加载训练好的YOLOv8模型，通过 opencv库中的cv2模块加载待处理的视频，并获取该视频的重要参数。然后， 把最终生成参数保存为另一个格式为mp4的视频，以便保护原有的数据
(2)必要函数模块
在目标检测阶段，我们将利用while循环，每一帧的图像输入YOLOv8模型进行目标 检测，得到目标框的位置和类别。然后，我们使用算法对不同帧之间的目标进行 关联，从而实现目标的跟踪。同时，在目标跟踪的基础上，我们实现了计数和测 速功能。通过对目标的在前后两帧像素点的位置信息经过计算映射出实际的距离 ，在根据时间信息进行统计和分析，我们可以准确地计算出车辆的数量和速度
THANKS!
xxxxxxxxx 汇报人：XXX 汇报时间：XX年xx月xx日
释放视频捕捉对象， 并关闭显示窗口
目录
目录 1. 引言 2. 使用模块和库 3. 系统设计 4. 实现过程 5. 实验与结果 6. 应用意义 7. 总结与展望 1. 引言
本作品旨在通过基于目标检测与识别算法的道路车流量统计与测速系统，通过 使用numpy、opencv、hyperlpr和yolov8等库中的模块和函数，我们实现了一个 高效的目标跟踪系统，该系统可以在视频中实时检测和追踪汽车及其车牌号码 ，并进行计数和测速，对于交通管理、公路安全和交通规划等领域具有重要的 应用价值
yoOLO类实现对目标的 快速检测和识别
此外，还使用了ultralytics库中的模块ultralytics、opencv的python接口cv2、 numpy库的核心模块numpy，并借助python内置库的collections模块中的 defaultdict类实现对车辆数量的统计与记录
基于视频车流量检测模拟论文
基于视频的车流量检测模拟摘要:本文以vc++6.0作为基础开发平台,针对采集的交通视频图像,进行相关信息的识别与提取,利用经典的背景提取算法提取背景;采用减背景的方法进行目标检测;对车流量检测进行了简单的模拟。
关键词:背景提取, 目标检测,车流量检测一、引言近年来,基于计算机视觉和图像处理技术的交通信息检测技术(简称视频检测技术)逐步成为研究主流。
其工作流程为:通过安装在路面上方的摄像机采集交通图像,应用计算机视觉和图像处理技术处理图像数据,获取实时、丰富、动态的交通信息,进行交通的信号控制、信息发布等。
视频检测算法是整个智能交通系统的核心,其好坏将直接影响系统的检测精度和检测效率。
而在近几年its市场的推动下,基于视频图像分析和模式识别技术的交通流量检测算法针对其特有的应用场合,逐步成为目标检测技术的一个研究分支。
二、总体框架本文采用的视频文件时raw图像格式,首先读取若干帧的视频文件,然后分别利用背景提取算法和目标检测算法对读取到的视频文件进行背景提取和目标检测,进而统计出当前路面上的车流量信息。
同时,为了得到更为精确的车流量数据,采用了相应的背景更新算法对背景进行实时更新。
图1 总体框架图三、背景提取与更新3.1 背景提取(1)多帧图像平均法是将运动车辆看作为噪声,用累加平均的方法消除噪声。
利用车辆运行一段时间的序列图像进行平均而得到道路的背景图像。
该算法的特点是模型简单、计算方便。
但是,在实际应用中,往往是图像中的某些区域有亮度高的运动目标,而某些区域有亮度低的运动目标经过,通过平均法得到的背景图像就会出现亮暗分布不均匀的区块。
另外,该算法得到的背景图像受车流量的影响变化比较大。
当然,随着帧数的增加,噪声消除后的结果会有所改善。
(2)统计直方图法是统计一段时间内各个像素点上不同亮度值出现的次数,其中出现次数最多的,即直方图中最大值所对应的亮度值就是路面本身的亮度值。
该算法抗噪声干扰性好,在通常情况下提取出的背景较好,但运算量大、提取背景速度慢是该方法的主要缺陷。
一种基于视频的车辆检测新方法
ＺＨ ＡＮＧ ｎｇ， ＹＩＷ ｅ —ｍ ｉ ｇ， ＨＥ ｅ ， ＣＨＥＮ － ｉ Ｌｉ ｉ ｎ Ｗ ｉ Ｌｉ ｍ ｎ （ ｏｌｇ ｆ ｏ Ｃ ｌ ｅｏ ｍｍｕ ｉａｉｎＥｎ ｉｅ ｒ ｇ Ｃ ｏ ｇ ｉｇＵｎｖ ｒｉ ， Ｃ ｏ ｇ ｉｇ４ ０ ４ ｅ Ｃ ｎｃ ｔ ｇｎ ｅｉ ， ｈ ｎ ｑｎ ｉｅｓｔ ｏ ｎ ｙ ｈ ｎｑｎ ０ ０ ４， Ｃ ｉａ ｈｎ ）
张 玲 ，易 卫 明 ，何 伟 ，郭 磊 民 ，陈丽 敏
（ 庆 大学 通 信 工 程 学 院 ，重 庆 ４ ０ ４ ） 重 ０ ０ ４
摘 要 ：基 于 对 传 统 帧 差 法 的 改 进 ， 并 结 合 边 缘 检 测 法 ， 提 出 一 种 环 境 自适 应 能 力 强 、 计 算 量 小 、 适 合于运 动和静 止车 辆 同时检测 的车辆 检测 新方 法。该 方 法可正 确判 断有无车 辆 ，完成 车辆 的计数 ， 实 现 车 流 量 计 算 和 车 速 估 计 。 在 计 数 算 法 中 采 用 预 估 校 正 、 相 关 性 修 正 等 措 施 ，提 高 了检 测 精 度 ， 大 大 改 善 了车 辆 检 测 效 果 ， 可 为 交通 监 控 系统 提 供 实 时 有 效 的 交 通 参 数 。 关 键 词 ：车 流 量 ： 邻域 比较 ：边 缘 检 测 ； 数 据 流 ； 相 关 性
中 图 分 类 号 ：Ｔ ９ １ ３ Ｎ １． ７ 文 献 标 识 码 ：Ａ 文 章 编 号 ： １ ７ — ８ ２ｆ０ ６０ — ２ ４ ０ ６ ２ ２ ９ ２ ０ ）４ ０ ６ — ５
基于视频的车流量统计算法
基于视频的车流量统计算法常志国;李晶;胡云鹭;郭茹侠【摘要】The vehicle counting algorithm based on virtual line inevitably exists the possibility of missing and error. Concerning this issue, this paper extracts and combines two types of image information- the virtual lines’ relative positions with the objects and its pixel value variance, then a new vehicle segmentation and counting method is proposed. First, it determines the relative positions between the objects and the virtual lines, and combines with the variance of virt ual lines’ pixel value. With these information, it can improves the accuracy of the traffic flow by means of dividing vehicles. A testing system is developed for testing the performance of the method. The system has run in some kinds of weather, and its result is analyzed. The results show that the method has excellent performance both in real-time and accuracy in the daytime and the accuracy was above 95% for each lane of traffic. But the performance in the nighttime may not be optimal. Therefore, improvement is planned to make during following research.%基于虚拟检测线的车辆计数算法不可避免地会出现漏检和误检问题。
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
基于Vi Be的车流量统计算法
基于Vi Be的车流量统计算法在交通管理领域，车流量统计一直是非常重要的一项工作。
它可以对道路交通的状况进行实时监测和预测，为交通管理部门提供重要的参考依据。
近年来，基于Vi Be技术的车流量统计算法得到越来越广泛的应用。
Vi Be技术是一种基于背景减除的目标检测算法，通过对视频帧之间的像素值差异进行分析，来实现对运动物体的检测和跟踪。
在交通管理领域，Vi Be技术不仅可以用于车流量统计，还可以用于交通事故检测、公路通行能力评估等方面。
1. 背景建模Vi Be算法的核心是背景建模，即通过对视频图像中背景的学习和建模来实现对目标物体的检测。
在背景学习阶段，算法会对视频帧进行连续采样，并将每帧图片的像素信息记录下来，并用这些像素信息得到场景背景。
该背景模型包含了一些背景图片的风格和基本运动。
2. 前景提取在背景建模完成后，算法会对连续帧进行对比，以检测出前景物体。
具体的做法是，将当前帧的像素信息与背景模型进行差分，得到差异帧。
差异帧中不同的像素值表示为前景点，与背景模型相同的像素值表示为背景点。
3. 目标分割和跟踪在前景提取的基础上，Vi Be算法可以实现对目标物体的分割和跟踪。
具体的做法是，对前景进行形态学滤波和连通区域分析，得到目标物体的连通区域。
然后，通过对连通区域进行分析，计算目标的位置和移动速度等信息。
4. 车流量统计通过对目标物体进行跟踪，我们可以得到每一辆车的轨迹信息。
而车流量统计就是对这些轨迹信息进行统计和分析，来得到车流量的相关指标。
具体的做法是，统计每一辆车进入和离开监测区域的时间戳，以此计算出车流量、车速等指标。
总结来说，Vi Be的车流量统计算法通过对视频中的像素信息进行分析，能够实现对运动物体的检测和跟踪，并通过对跟踪信息的统计和分析，提取出车流量等交通信息。
这个算法不仅简单高效，而且能够适应不同的交通场景，因此在实际交通管理中大有用途。
基于视频的车流量统计算法
现： 经Ｇ ＭＭ 建模后 ， 利用背景差分法 检测 得到的前 景
图像 巾 ， 车辆 内部容 易出现空洞 ， 这给 后续 车辆的检测 和跟 踪带来 了困难 。本文采用 Ｇ ＭＭ 结合 背景差分法 得到 二值化 图像 ， 然 后在 目标像素 的邻域 范围 内， 将与 目标 像素具有相似 邻域 结构的背景 像素标 记为 目标像 素， 这将 在一 定程度上 ， 填补 车辆 内部空洞 ， 便 于对车
了Ｊ 。 泛 的应 用ｌ ｌ － ２ １ 。 本文在 研究 国 内外相 关技 术的基 础上 ， 提出了 一 种基 于视 频的车流 量统计 算法 ， 并在 Ｖ ｉ ｓ ｕ ａ ｌ Ｓ ｔ ｕ ｄ ｉ ｏ
下 辆检 测
读 入 背 视 景 频 ～ 建
举辆 跟 踪
获
连 前 通 特 目 景 征 标 图 —● 域 一一 Ｉ 提 — ＿ ． 跟
序
列
模
像
处
理
取
取 － Ｉ 查＝ 踪 流
量
Байду номын сангаас
图 １车 流 量 统 计 流 程
（ １ ） 车 辆 检 测
背景建 模 中较常 用的是 高斯混 合模 型 ， 但 实验 发
２ ０ ０ ８上结 合 Ｏ ｐ ｅ ｎ Ｃ Ｖ ２ ． ４ ． ４编 程 实现 ， 取 得 了较 好 的
图像块 ｘ的位置 ， 用 目标 中心点坐标 （ ｘ ， ｙ ） 表示 。
其中， ｈ是控 制 衰减程 度 的参数 ； （ Ｎ ） 表 示 以
像素 ｊ 为中心 、 大小为 ｆ ｘ ｆ 的相似 窗 Ⅳ 上 的灰度 向量 ，
②训练 ＭＩ Ｌ分类器
第 一步 ， 训 练 Ｍ 个 弱 分类 器 。每 一 个 弱分 类 器 ｈ ｋ ） 由特征 及其所服 从分布的参数唯一确 定。假设
一种基于视频分析的车流量统计方法[发明专利]
![一种基于视频分析的车流量统计方法[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/5c9c8df9cc7931b764ce15c8.png)
专利名称：一种基于视频分析的车流量统计方法专利类型：发明专利
发明人：常志国,李晶,胡云鹭,郭茹侠,何创,闻江申请号：CN201510962491.2
申请日：20151219
公开号：CN105427626A
公开日：
20160323
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开了一种基于虚拟检测线的车流量统计方法，并应用于实际的道路交通场景中。
对实时交通视频流进行处理，采用帧差法进行运动目标的识别和提取。
车流量检测部分，基于虚拟检测线的车辆计数方法不可避免地会出现漏检和误检问题。
针对这一问题，本发明提取并结合了两种图像信息：位置信息和像素变化信息，提出了一种新的基于虚拟检测线的车流量分割计数方法。
该方法结合了虚拟线圈和目标跟踪各自的优势，兼顾了车流量统计的实时性和准确性。
实验结果表明，本方法在多种不同天气状况下在各车道对视频车辆计数的准确率均大于95％，具有容易推广实施的优势。
申请人：长安大学
地址：710064 陕西省西安市碑林区南二环中段33号
国籍：CN
代理机构：西安通大专利代理有限责任公司
代理人：徐文权
更多信息请下载全文后查看。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
西南交通大学毕业设计（论文）基于视频的车流量检测算法研究专业: 自动化****: **二零一零年六月西南交通大学本科毕业设计（论文）第I页院系信息科学与技术学院专业自动化年级2006级姓名安伟题目基于视频的车流量检测算法研究指导教师评语指导教师(签章)评阅人评语评阅人(签章)成绩答辩委员会主任(签章)年月日毕业设计任务书班级自动化2班学生姓名安伟学号2006 专业自动化发题日期：2010 年1月1 日完成日期：2010 年6 月15 日题目基于视频的车流量检测算法研究题目类型：工程设计√技术专题研究理论研究软硬件产品开发一、设计任务及要求车流量信息是交通控制中的重要信息，其检测在智能交通系统中占有重要地位。
基于视频图像处理技术的车流量检测系统，通过安装在道路旁边或者中间隔离带的支架上的摄像机和图像采集设备将实时的视频信息采入，经过对视频图像的处理分析可以进行车流量的实时检测。
基于视频的车流量检测系统有易安装、维护及实现方便等明显的优势，非常有利于交通系统的管理及控制。
具体要求如下：1. 对图像进行预处理2. 进行车流量的统计3. 人机界面简单清楚友好二、应完成的硬件或软件实验采集视频图像，对图像进行分析处理，完成车流量的统计，与实际通过车辆数目比较，分析本系统的正确检测率。
三、应交出的设计文件及实物（包括设计论文、程序清单或磁盘、实验装置或产品等）1. 毕业设计论文（必须完全符合学校规范，内容严禁有丝毫的抄袭剽窃）2. CD-R（含论文，程序，程序使用说明书，演示视频，盘面注明姓名，专业，日期）3. 英文翻译按学校规定，导师无特殊要求四、指导教师提供的设计资料1. 研究介绍（包括课题背景、动机、内容、意义）2. 计划说明书3. 部分英文文献资料五、要求学生搜集的技术资料（指出搜集资料的技术领域）1. 本课题相关领域国内外重要论文及资料2. 图像处理知识与VC++编程学习指南六、设计进度安排第一部分查阅资料，学习相关编程语言（ 4 周）第二部分编制程序并进行调试（10 周）第三部分撰写毕业论文（2 周）评阅及答辩毕业论文修改和参加答辩（ 1 周）指导教师：年月日系主任审查意见：审批人：年月日注：设计任务书审查合格后，发到学生手上。
西南交通大学信息科学与技术学院2009年制摘要在智能交通管理系统中，实时的交通流参数检测起着越来越重要的作用。
交通流参数包括车流量、车速、车道占有率等，参数检测的方式也有多种，但基于图像处理的视频车辆检测技术以其检测区域大、系统设置灵活等突出的优点，成为智能交通系统领域的一个研究热点。
因此，基于视频的交通流量检测技术成为其研究领域的重要方面和基础。
本文是在阅读和学习国际国内智能交通系统基础上，首先介绍了智能交通系统的背景和意义,视频检测技术的优越性,智能交通系统在国内外研究的现状。
经过多年的不断发展,目前已经提出了很多相关的算法和解决方案.本文在学习和理解这些成果的基础上,采用设置虚拟线的方法来实现车流量统计的算法。
本文在研究过程中主要采用了图像数字化,图像锐化,图像分割,背景相减,虚拟线圈更新,虚拟线圈内车辆的检测等算法。
其中图像分割,背景相减,虚拟线圈的更新是本文的核心内容并作了详细的介绍。
其中背景相减介绍了四种常用的算法,并分析了各种算法的优缺点,结合各种的算法的优缺点,最后本文采用自适应背景相减法,该算法能够很好的提取出目标图像,不过由于外界各种因素比较敏感,同时会出现许多伪运动目标点，不利于目标的准确检测,影响检测准确度,这有待于日后进一步的研究和学习。
本文设计了一种实时可靠的基于虚拟检测线的交通流量检测算法,该算法能够一定的程度上的在复杂路况条件下精确的对车流量进行检测。
关键词：视频检测技术；车流量统计；虚拟线圈更新；自适应背景相减法AbstractIn the Intelligent Traffie System，parameter measurement of real-time traffic flow is becoming more and more important.Traffic flow parameter includes vehicle flow, vehicle velocity, road-occupied rate and so on. There are many kinds of ways to measure parameters, but the technology of video vehicle detection based on image processing has been a hot field in Intelligent Traffic System, because it has prominent advantage that the detectiong field is extensive and the system setting is flexible .Therefore, the detection technology of traffic flow based on video becomes an importance of aspect and foundation.Based on reading and learning the Intelligent Traffic System of home and abroad, the background of the Intelligent Traffic System, the advantages of video detection technolog and the studing situation of the Intelligent Traffic System in national and international are introduced firstly. After years of constant development, it has made a lot of relevant algorithms and solutions. Based on learning and uderstanding these results, those methods are used to set the virtual line to achieve the algorithm of traffic volume statistic. In this paper, the main course of the study is to use the algorithms of digital image, image enhancement, image segmentation, background subtraction, virtual loop update, virtual loop detection within the vehicle. Image segmentation, background subtraction, virtual loop update are the core of this paper and described in detail. Background subtraction introduces four common algorithms, and analyzes the advantages and disadvantages of each algorithm, combines with the advantages and disadvantages of various algorithms. Finally, in this paper, we use an adaptived-background subtraction. The algorithm can extract a good target image, but it is more sensitive to the external factors, while the emergence of many pseudo-moving target, which is not conducive to the precise of target detection and effect the accuracy of detection, so it is subject for further research and study. This paper presents a reliable real-time traffic flow algorithm based on virtual test line detection. To some extend, this algorithm can detect the traffic flow precisly under the condition of complexity.Keywords:video detection technolog; traffic flow statistics; virtual loops update;adaptived-background subtraction目录摘要 ............................................................................................................................. I II ABSTRACT (V)第1章绪论 (1)1.1本论文的背景和意义 (1)1.2国内外研究现状 (3)1.3本论文研究内容和方法 (5)1.3.1研究内容 (5)1.3.2研究方法 (5)1.4本论文的结构安排 (6)第2章系统总体设计 (8)2.1总体设计 (8)2.2系统开发环境 (9)2.2.1Visual Studio 2008介绍 (9)2.2.2OpenCV1.1介绍 (10)2.2.3WinAVI Video Converter介绍 (12)2.3系统环境配置 (12)2.4本章小节 (16)第3章基于视频车流量的算法研究 (17)3.1算法综述 (17)3.2算法的详细实现 (17)3.2.1图像数字化 (17)3.2.2图像锐化 (20)3.2.3像素分类 (21)3.2.4图像分割 (21)3.2.5背景相减 (23)3.2.6虚拟线的更新 (25)3.2.7虚拟线的车流量检测 (27)3.3本章小节 (29)第4章软件的实现 (30)4.1软件的实现 (30)4.2本章小节 (36)结论 (37)致谢 (38)参考文献 (39)第1章绪论1.1 本论文的背景和意义随着社会的发展和科技的进步,人民的生活水平得到很大的提升,汽车的拥有量大幅提升,交通需求日益增加,城市交通拥堵,交通事故频繁发生,交通环境日益恶化以及能源短缺成为当今世界面临的共同问题。