车辆检测技术实现方案
车辆技术状况安全检查方案
车辆技术状况安全检查方案车辆技术状况安全检查是保障驾驶员和乘客生命财产安全的重要措施。
本文将从检查前期准备、检查内容、检查方法、数据记录、异常处理等方面进行阐述。
检查前期准备在进行车辆技术状况安全检查前，需要做好以下准备工作：1. 确认检查车辆只有安全检查过的车辆才能上路行驶。
在检查前需要确认待检车辆的所有基本信息，例如车辆类型、车牌号、车架号、排放标准等。
2. 确认检查内容对车辆进行全面的安全检查需要定义明确的检查内容和标准，以确保检查的全面性和科学性。
3. 确认检查工具检查需要使用各种检查工具和设备，例如电脑、检查仪器和车辆维修手册。
检查人员需要做好检测仪器的校准和维护，以确保其精度及可靠性。
4. 安排检查时间安排检查时间需要根据车辆使用的情况来制定时间表，以保证检查的及时性及有效性。
检查内容车辆技术状况安全检查的内容应包括以下方面：1. 车辆的外观及车身结构检查车身外观，是否有大小不一的划痕、凹痕、磨损等痕迹；检查车身连接处及螺丝是否松动或缺失，是否完好。
2. 制动系统检查刹车片、刹车盘磨损情况及刹车液水位；检查减震系统是否正常运转；检查驱动轴零件检查情况。
3. 电子系统检查电池电量是否正常、电瓶电极是否漏电等；检查车灯是否均亮，是否有灯泡缺损或者烧坏等问题。
4. 底盘及驾驶舱检查底盘是否有油渍；检查方向盘、离合器及变速器是否正常；检查速度计是否准确等问题。
检查方法车辆技术状况安全检查的方法应采用先人工检查，后仪器检查的方式，以确保检查准确及全面。
1. 人工检查人工检查需要检查人员按照标准操作流程一一进行人工检查，以确保车辆的基本情况进行全面了解。
2. 仪器检查仪器检查需要使用各种检测设备和工具进行检查，确保各部件及系统的工作正常。
数据记录为便于今后查询及统计数据，应将每次检查得出的数据记录保存并备份。
异常处理对于检查中出现的异常问题，需要根据不同情况进行相应的处理措施，例如报修、报废或换新等。
车辆检测与维修方案
车辆检测与维修方案概述在车辆运行期间，发动机及其相关的零部件会承受巨大的负荷和摩擦，长时间使用后就会出现各种故障。
为了确保车辆正常运转和行驶安全，需要定期进行检测和维护。
本文将介绍常见的车辆检测和维修方案。
车辆检测方案1.外观检测外观检测主要是针对车辆外部外观的物理情况，包括车漆表面、车轮、排气管、挡泥板和车身多处的腐蚀、变形以及其他异常情况。
一般情况下，车辆的外观检查是非常方便的，只需要轻拍汽车的表面和观察是否有破损、生锈、脱落等情况即可。
2.底盘检测底盘检测主要是针对车辆的底部结构进行检测，包括车底是否有裂纹、是否有脱落、是否有损坏。
底盘检测可以通过升起车辆并观察底部车架状况和底盘是否缺少部件来完成。
3.发动机检测发动机检测主要是针对车辆的发动机和其附件进行检测，包括发动机的外部和内部情况，如漏油的情况、磨损和缺少必要部件的情况等。
发动机检测需要专业技术，可以通过诊断仪进行诊断和测试。
4.车辆控制系统检测车辆控制系统检测主要是针对车辆控制系统的问题进行检测，包括电子悬架、刹车等系统的检测。
车辆控制系统的检测需要专业设备，可以通过诊断仪进行诊断和测试。
车辆维修方案1.日常保养日常保养主要包括更换机油、清洗空气滤清器、更换车灯、检查刹车、更换火花塞等项目。
日常保养是车辆正常运转的重要保障，可以有效延长车辆的使用寿命。
2.维修故障维修故障主要是针对车辆出现的各种故障进行修理，如发动机故障、电路故障、轮胎故障等。
维修故障需要具有一定的专业知识和技术，通常需要在汽车修理厂进行维修。
3.更换零部件更换零部件主要是针对车辆的零部件进行更换，如刹车盘、轮胎、雨刷器、方向盘等。
更换零部件需要选择符合车辆规格的零部件，并进行正确安装。
结论车辆检测和维修是车辆正常运作的必要条件，可以避免车辆出现严重故障和行驶不安全的情况。
同时，车辆的每次检测和维修也可以延长车辆的使用寿命，减少汽车维修的成本。
建议车主根据车辆使用情况，制定适当的检测和维护计划，确保车辆长期安全、平稳地运行。
车辆检测算法设计方案
车辆检测算法设计方案一、引言车辆检测是计算机视觉领域中的一个重要问题，其目标是在图像或视频序列中准确地定位和识别出车辆。
车辆检测算法的设计方案对于实现高精度的车辆检测具有重要意义。
本文将介绍一种基于深度学习的车辆检测算法设计方案。
二、算法设计思路本文采用一种基于卷积神经网络（CNN）的车辆检测算法。
算法的设计思路如下：1.数据集准备：收集包含车辆的图像或视频数据，并进行车辆标注。
将数据集划分为训练集、验证集和测试集。
2. 特征提取：使用预训练的卷积神经网络模型（如VGG16、ResNet 等）提取图像的高级特征。
3. 车辆检测：在特征提取的基础上构建车辆检测模型。
该模型包括两个主要部分：区域生成网络（Region Proposal Network，RPN）和目标分类器。
RPN用于生成候选车辆框，目标分类器用于判断每个候选框是否为车辆。
4.模型训练：将训练集输入到车辆检测模型中进行参数训练，目标是最小化模型的损失函数。
5.模型评估：使用验证集评估模型在车辆检测任务上的性能，如精度、召回率等指标。
6.模型优化：根据验证集的评估结果，对模型进行优化和调整，如调整模型超参数、增加数据增强等。
7.测试模型：使用测试集验证模型的泛化能力和性能。
8.实时检测：将优化后的模型应用于实时车辆检测任务中，通过读取视频流或图像序列，实时检测并定位车辆。
9.性能分析：对实时检测结果进行性能分析，如平均检测时间、定位误差等指标。
10.总结与展望：总结车辆检测算法的设计方案，并对未来进一步优化和改进的方向进行展望。
三、算法设计细节1.数据集准备：数据集的准备是车辆检测算法设计的基础。
收集大规模、高质量的车辆图像或视频数据，并进行车辆的标注，包括车辆的位置信息、类别信息等。
2.特征提取：使用预训练的卷积神经网络模型提取图像的高级特征。
将图像输入到模型中，通过网络的前向传播过程，获取图像在网络中的特征表示。
3.车辆检测模型：在特征提取的基础上构建车辆检测模型。
车辆视觉检测方案
车辆视觉检测方案背景随着社会的不断发展，人们的生活水平不断提高，汽车成为了人们出行的主流方式之一。
但是，随着汽车数量的不断增加，交通事故也层出不穷，这给人们的生命财产安全带来了极大的风险和威胁。
为了减少交通事故的发生，提高交通安全，车辆视觉检测技术应运而生。
技术介绍车辆视觉检测技术是指利用计算机视觉技术，通过对车辆图像的分析和处理，来实现对车辆的自动化检测和识别。
它能够帮助驾驶员识别周围的交通情况，减少车祸的发生。
方案实现车辆视觉检测方案主要分为以下几个步骤：1.采集车辆图像车辆图像的采集主要是利用高清摄像机来进行拍摄。
拍摄的角度和位置应该选取合适的位置和角度，以便获取到最准确的车辆图像。
2.图像处理经过车辆图像采集后，需要对采集到的车辆图像进行进一步的处理，以方便后续的车辆检测。
主要包括以下几个步骤：•图像去噪：由于图像采集过程中可能会存在噪音，需要对图像进行去噪处理，以减少后续检测的误差。
•图像分割：将车辆图像分解为不同的部分，以检测车辆的不同部位。
•物体识别：利用机器学习算法，对车辆图像中的物体进行识别和分类，以准确识别车辆的种类和型号。
3.车辆检测在对车辆图像进行处理之后，就可以对车辆进行检测了。
通过对车辆图像进行分析和处理，可以获取到车辆的位置、大小、颜色等信息，从而实现对车辆的自动化检测和识别。
4.预警提示在对车辆进行检测之后，需要对检测到的车辆进行预警提示，提醒驾驶员注意。
预警提示可以通过声音或者图像的形式来进行，以增强驾驶员的警觉性。
应用前景在现代社会中，车辆视觉检测技术已经得到了广泛的应用。
从城市交通管理到高速公路安全管理，车辆视觉检测技术都能够发挥重要作用。
预计在未来几年中，车辆视觉检测技术将得到进一步的应用和发展，为提高道路交通安全水平起到更加重要的作用。
结论车辆视觉检测技术已经成为现代交通管理的重要组成部分，它可以帮助驾驶员识别车辆周围的情况，减少车祸的发生。
虽然还存在一些技术上的挑战，但是随着技术的不断发展和创新，相信车辆视觉检测技术会逐渐完善，为人们的生命财产安全保驾护航。
桥梁车辆智能检测系统技术方案
系统展望与未来发展
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系统总结与展望
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系统总结
桥梁车辆智能检测系统是一种采用先进传感器、算法和数据分析技术，实现对桥梁车辆的实时监测、预警和评估的系统。
系统可以检测车辆速度、重量、类型等信息，同时还可以监测桥梁的振动、变形、损伤等状态，为桥梁维护和管理提供科学依据。
系统的智能化程度较高，能够实现自动化、智能化和远程监控，提高检测效率和准确度，减少漏检和误检现象。
系统优势自动化程度高，可减少人力成本，提高检测效率。智能化程度高，可实现数据分析和预警，提高检测准确度。可远程监控，及时发现桥梁异常情况并进行处理。系统不足传感器安装和维护成本较高。对数据分析技术和算法的要求较高。对桥梁类型和环境的适应性有待进一步提高。
系统优势与不足
系统展望未来系统将更加智能化和自动化，能够更好地适应各种桥梁类型和环境。未来系统将更加注重数据挖掘和分析，提高检测准确度和预警能力。未来系统将更加注重与物联网、云计算等技术的结合，实现更加广泛的监控和管理。未来发展发展多种传感器和监测模式，提高系统的可靠性和精度。加强数据分析算法和人工智能技术的研究和应用，提高系统的智能化水平。建立更加完善的桥梁检测和管理体系，推动桥梁安全的提升。
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测试环境与设备
选择适当的测试环境，如高速公路、普通公路或市区道路等，选用高质量的摄像机和传感器等设备，以确保采集到高质量的图像数据。
系统性能测试与评估
测试方法与流程
采用标准的测试方法，如国家标准、国际标准或行业标准等，进行系统的性能测试，并对测试流程进行详细的规划。
性能评估指标
根据系统的实际应用需求，制定相应的性能评估指标，如检测精度、反应时间、误报率、漏报率等，并对这些指标进行量化和评估。
车辆检测方案范文
车辆检测方案范文车辆检测是指对机动车辆进行技术状态检验，以确保其安全性和环保性能符合相关规定的一系列工作。
车辆检测对于保障道路交通安全和环境保护起着重要作用。
本文将介绍一个车辆检测方案。
1.方案概述车辆检测方案的主要目标是检测车辆的技术状态，包括安全性和环保性能。
在车辆进入检测站前，车辆所有者需要预约检测时间，并提前准备好车辆相关的文件和证件以便验证。
在检测站，工作人员将根据规定的检测项目对车辆进行细致检测，包括外观、发动机、底盘、制动系统、排放系统等方面的检查。
检测结果将根据规定的标准进行评估，车辆是否合格将取决于检测结果。
不合格车辆需要进行维修后重新通过检测才能上路行驶。
2.检测项目外观检查：检查车辆外观是否完好，是否有明显的损坏、锈蚀或变形等情况。
发动机检查：对发动机的工作状态进行检查，包括排气量、排放情况、燃油喷射系统等。
底盘检查：检查车辆底盘是否有变形、松动、损坏或漏油等情况。
制动系统检查：检查制动系统的工作情况，包括刹车片磨损程度、制动液是否充足等。
排放系统检查：对车辆的尾气排放进行检查，包括CO、HC、NOx等排放物的浓度是否符合要求。
其他检查：根据需要，还可以对车辆的灯光、空调、安全带、车窗等进行相应的检查。
3.检测设备和工具为了进行车辆检测，需要使用一系列的检测设备和工具，包括：排放测试仪：用于测量车辆尾气的排放物的浓度和组分。
OBD扫描仪：用于读取车辆的故障码和检测车辆的电子控制系统。
照相机：用于记录车辆的外观和检测过程中的细节。
千斤顶：用于抬升车辆，以便对底盘进行检查。
工具箱：包含各种常用的工具，例如扳手、扎啤器、测量工具等，用于进行检查和调整。
4.检测标准和报告车辆检测的结果将根据相关标准进行评估。
标准通常由政府或相关机构制定，以确保车辆的安全性和环保性能。
根据检测结果，车辆将被评定为合格或不合格。
合格车辆可以继续行驶，而不合格车辆需要进行维修和再次检测。
检测报告是车辆检测的重要成果之一，它需要清楚地反映车辆的检测结果和车辆的技术状态。
车辆工程检测设计方案怎么写
车辆工程检测设计方案怎么写一、前言随着汽车产业的快速发展，车辆工程检测成为了汽车生产、销售和使用的重要环节。
汽车的安全性、环保性和性能稳定性直接关系到驾驶员及乘客的生命安全，也关系到环境保护和资源利用。
因此，车辆工程检测显得尤其重要。
本方案将对车辆工程检测的设计进行详细阐述，以确保汽车产品的质量和性能符合标准要求。
二、检测目标1. 确保汽车的安全性和驾驶稳定性符合国家标准和相关法规要求；2. 评估汽车的节能环保性能，减少对环境的污染；3. 检测汽车的性能指标，确保其符合设计要求；4. 检测汽车的外观、内饰和功能配置，保证产品质量；5. 不断提升汽车检测技术，提高检测效率和准确性。
三、检测设备1. 车辆动力性能测试设备：包括发动机功率测试台、变速箱测试台、车辆动力性能测试台等；2. 车辆底盘性能测试设备：包括车辆悬挂系统测试设备、转向系统测试设备、制动系统测试设备等；3. 车辆安全性能测试设备：包括碰撞测试设备、侧倾测试设备、车身刚度测试设备等；4. 车辆环保性能测试设备：包括发动机排放测试设备、燃油消耗测试设备、噪音测试设备等；5. 检测仪器和配件：包括扫描仪、排放分析仪、数据采集仪、测量仪器等。
四、检测流程1. 预检测：由专业检测人员对汽车进行外观、内饰和功能配置等方面的预检测，确定检测范围和内容；2. 动力性能测试：对发动机、变速箱等进行功率测试，评估车辆的动力性能是否达标；3. 底盘性能测试：对悬挂系统、转向系统、制动系统等进行性能测试，确保车辆的驾驶稳定性；4. 安全性能测试：进行碰撞测试、侧倾测试和车身刚度测试，评估车辆的安全性能；5. 环保性能测试：对发动机排放、燃油消耗、噪音等进行测试，检测车辆的环保性能；6. 数据分析和评估：将测试数据进行分析和评估，确定车辆是否符合标准要求；7. 问题发现和整改：如发现车辆存在问题，需对问题进行整改，确保产品质量；8. 报告与归档：生成车辆检测报告并进行归档，备案留存。
蚌埠车辆视觉检测方案
蚌埠车辆视觉检测方案1. 简介视觉检测是一种通过摄像头或其他传感器获取图像信息，利用计算机视觉算法进行处理和分析的技术。
蚌埠车辆视觉检测方案是针对蚌埠地区车辆管理的一种解决方案，通过使用计算机视觉技术对车辆进行自动识别、跟踪和分析等操作，提供对车辆的监控和管理。
2. 检测流程蚌埠车辆视觉检测方案的主要流程如下：1.数据采集：通过摄像头或其他传感器采集车辆图像和视频数据。
2.图像预处理：对采集到的图像数据进行预处理，如降噪、图像增强等操作，以提高后续处理的效果。
3.车辆检测：利用目标检测算法对预处理后的图像进行处理，识别出图像中的车辆，并输出车辆的位置和边界框信息。
4.车辆识别：对检测到的车辆进行车型识别，使用深度学习算法对车辆进行分类，可以根据需求进行车牌识别等附加功能。
5.车辆跟踪：通过目标跟踪算法，利用检测结果和历史数据，智能跟踪车辆在连续帧中的位置和运动轨迹。
6.数据分析：对跟踪结果进行数据分析，如车辆统计、流量分析、异常行为检测等，从中提取有用信息供用户或管理者使用。
7.报警机制：根据分析结果，设定相应的报警机制，如区域入侵报警、车辆违章报警等，及时通知相关人员。
3. 技术实现蚌埠车辆视觉检测方案主要采用以下技术来实现：3.1 目标检测目标检测技术是蚌埠车辆视觉检测方案的核心技术之一，用于识别出图像中的车辆位置和边界框信息。
目标检测算法可以选择常用的传统算法，如Haar特征加级联分类器、HOG+SVM等；也可以选择基于深度学习的算法，如YOLO、SSD、Faster R-CNN等。
3.2 车型识别车型识别是对检测到的车辆进行分类的技术，根据车辆的外观特征，使用深度学习算法可以对不同车型进行识别。
常用的深度学习模型包括VGGNet、ResNet等，可以根据需求选择合适的模型进行训练和预测。
3.3 目标跟踪目标跟踪可以根据检测到的车辆位置和历史数据，实现车辆在连续帧中的跟踪。
常用的目标跟踪算法包括卡尔曼滤波、粒子滤波、相关滤波等，可以根据场景和需求选择合适的算法。
车辆路线偏移检测方案
车辆路线偏移检测方案车辆路线偏移检测是一种通过对车辆行驶轨迹进行分析，判断车辆是否发生路线偏移的技术手段。
它在交通监控、智能交通系统等领域具有重要应用价值。
本文将从数据采集、特征提取和偏移检测模型构建三个方面对车辆路线偏移检测方案进行详细介绍。
一、数据采集1.GPS数据GPS(Global Positioning System)是一种通过卫星定位获取车辆位置信息的技术。
通过在车辆上安装GPS设备，可以实时采集车辆的经纬度坐标，并将数据传输到服务器进行处理。
2.地面监控摄像头地面监控摄像头可以通过对车辆进行视频监控，实时获取车辆的运动轨迹。
采用计算机视觉技术对视频进行处理，可以提取出车辆的位置信息。
3.车载传感器车载传感器可以通过对车辆进行加速度、方向等参数的实时采集，获取车辆的运动状态。
这些传感器可以直接安装在车辆上，通过车载系统将采集到的数据传输到服务器进行处理。
二、特征提取在获取到车辆的位置信息后，需要对数据进行特征提取，以便后续的偏移检测模型构建。
1.路线曲率路线曲率是指一段路线的弯曲程度。
通过计算车辆连续位置之间的曲率变化，可以得到路线曲率的特征。
曲率大的路段可能存在路线偏移的风险。
2.车速变化车辆在偏离预定路线时，通常会出现速度的变化。
通过分析车速的变化情况，可以推测车辆是否发生了路线偏移。
3.加速度变化车辆在偏离预定路线时，通常会出现加速度的变化。
通过分析车辆的加速度变化情况，可以判断车辆是否发生了偏移。
4.方向变化车辆在偏离预定路线时，方向通常会发生变化。
通过分析车辆的方向变化情况，可以推测车辆是否发生了路线偏移。
三、偏移检测模型构建在特征提取的基础上，可以构建偏移检测模型。
常用的模型有基于规则、基于统计学和基于机器学习的方法。
1.基于规则的方法基于规则的方法通过设定一系列规则来检测车辆路线的偏移情况。
例如，设定速度变化超过一些阈值或路线曲率超过一些阈值等。
这种方法简单易实现，但需要手动设定规则，并且对于复杂的路线偏移情况效果可能不佳。
检测车辆方案
检测车辆方案
随着汽车行业的不断发展和进步，车辆检测方案也在不断的升级和改进，为了
确保车辆的安全和质量，车辆检测方案变得越来越重要。
目前市面上主要的车辆检测方案有以下几种：
1. 人工检测方案
人工检测是车辆检测的一种传统方式，需要由人工设备对车辆的各个部分进行
检测，包括车身、底盘、电源系统等等。
这种方式需要雇佣更多的人力和设备，成本比较高，而且实现起来效率也比较低，难以保证检测的准确度和准确性。
2. 物理仪器检测方案
物理仪器检测方案是一种基于物理原理的检测方法，该方法使用各种物理设备
和传感器测量车辆的各种参数值进行分析和比较，从而得到车辆的安全性和健康状况。
这种方法比较精确和可靠，但也有一些缺点，比如需要较大的停车场和测试场地，仪器成本比较高等。
3. 实时数据检测方案
实时数据检测方案是基于车辆的实时数据采集和处理，进行链式比较和分析，
得出车辆的运行情况和健康状况。
该方法不仅具有即时性和准确性，而且实现起来非常方便，不需要大量的人力和设备成本支持。
目前该方案还在不断发展和改进中，为车辆检测提供了很多便利和支持。
4. 智能监控检测方案
智能监控检测方案是一种全新的车辆检测方案，该方法主要是基于人工智能、
云计算和传感技术，使用大量的传感器、监控摄像头和互联网技术实现车辆的实时监控和管理。
该方法具有很高的可靠性和准确性，可以为车辆管理和维护提供更好的支持和监控。
总的来说，车辆检测方案在随着技术的不断发展、环保要求的不断提高等环境下，面临着更高的技术要求和用户的更高安全性要求，未来还将会有更加先进和可靠的方案被研制和推广。
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车辆检测技术实现本课题应用背景是智能交通，通过车辆检测技术检测并记录违规车辆。
典型的车辆检测方法有连续帧差法和背景差分法。
连续帧差法基于车辆运动使图像前后两帧发生变化，通过对相邻帧做差以检测运动车辆，这种方法对静止的车辆无能为力，受车速影响容易产生中空或拖尾现象。
背景差分法是将当前帧与提取的背景相减得到运动目标，该方法避免了帧差法存在的问题，并且算法相对简单，但是这种方法对背景质量的要求较高，如果不对原来建立的背景模型进行更新就容易将背景检测成运动车辆。
综合考虑，本文采用背景差分法实现车辆检测。
(一)算法设计本文的车辆检测技术的实现过程可由图1表示。
图1 车辆检测技术实现过程由图1所示，由于由摄像机拍摄得图像是彩色的，所以首先将图像灰度化,为了提高运算效率，缩放图像。
利用处理后的图像提取背景，而后利用背景差法检测出车辆。
背景差分法首先将背景与当前帧做差，然后二值化差值图像，通过对二值化图像的预处理，剔除二值图像的零散噪点，然后再进一步剔除由于不干净背景造成的误检的车辆区域，最后通过对二值图像的连通性分析，确定车辆位置并在原图像标记。
背景差分法包括以下几个核心部分：背景的提取和更新◆ 二值化的阈值的自适应性◆ 二值图像的预处理◆ 二值化图像的进一步处理，剔除非车辆目标◆ 二值图像连通性分析，确定车辆位置一、背景的提取与更新a) 提取初始背景传统的提取初始背景的方法是逐帧相加，即第一帧作为背景的初值，然后其后的每一帧按照一定的比例更新背景，如式(1)所示，其中α值表示更新速率，α越大更新速度越快。
在一定的时间过后，可认为得到了理想背景。
传统法背景初值尤为重要，若第一帧较接近背景时，可以较短的时间获得理想背景，反之，则需要较长的时间。
实验证明平均在200帧之后可得到较理想背景。
i i i I Bk Bk )1(*1αα-+=- (1)b) 背景的更新根据检测出的车辆的位置选择性地实时更新背景。
如式(2)所示，只更新没有车的区域，利用背景和当前帧像素加权更新，而有车的区域的背景保持不变。
⎪⎩⎪⎨⎧==-+=+2550)1(*,,,,,1,t j i t j i t j i t j i t j i t j i Df Bk Df f k Bk k Bk (2) 对于场景存在突变的情况下，会使检测结果出现严重误差。
可根据当前帧的平均灰度值Anv1与前一帧的灰度均值Anv0差值DAnv 来定量判断。
若abs(Danv)>T ，则认为场景突变。
对当前的背景图像的每一像素加上Danv ，补偿场景突变量，可用式(3)表示，⎪⎩⎪⎨⎧>+=ELSE Bk T DAnv DAnv Bk Bk t j i t j i t j i ,,, (3) 二、自动获取二值化的阈值将背景与当前帧做差并取绝对值，根据得到的差值图，实时获取二值化阈值。
由于实际场景中背景较前景目标比重较大，得到的差值图像直方图一般如图2所示。
图2 差值图像直方图 根据直方图的特点，直方图为单峰直方图，阈值为处于峰右侧底部曲线斜率突变的位置,如图2所示T 所在的位置。
对于车辆检测来说，T 一般取为直方图峰值的0.1倍所在的位置。
由于实际获取的直方图含有很多噪声，直接采用该方法不能正确地获取阈值。
本文采用逐差法获取阈值。
逐差法是将直方图数组)255,......0)((=i i hist old 相邻做差，得到一个新数组)254,......0)(()1()(=-+=i i hist i hist i hist old old new 。
对)(i h i s t n e w 进行分析。
引入一个计数值n=0，若)(i hist new <0,则n=n+1；反之若)(i hist new >0,则n=0；若n>T 1,且2))((T i hist abs new <则二值化阈值T=i 。
这里T 1是为了消除直方图的杂波干扰，T 2 是指直方图相邻差值的阈值，越小代表下降变缓。
实验证明采用逐差法可以取得较好的效果。
一般来说,对于一组连续拍摄到的图片,分割阈值都是相近的,或者是缓慢变化的。
有时系统某一帧图片的分割阈值会突然与其相邻的图片相差甚远,而这个阈值也是明显不合理的,这就是阈值突变。
为了避免阈值突变，引入一个平滑系数S ,记录的上一次的分割阈值与当前所得的阈值作一个加权平均,其公式为，11*)1(*++-+=K K k T S T S T (4)这样就可以使得每一帧差图像的阈值较为平滑地变动,从而有效地避免当前帧分割阈值的突变。
三、二值图像预处理根据得到的阈值，二值化差值图像，得到二值图像。
即如式(5)所示，⎩⎨⎧≥<=Ty x I T y x I y x I ),(1),(0),( (5)由于得到的二值化图像存在很多噪声，所以必须剔除噪声，得到正确的车辆区域。
采用数学形态学方法进行处理。
先腐蚀后膨胀，为了运动目标内部不致太多空洞，采用了条件腐蚀与条件膨胀。
条件腐蚀的实现方法如下：(1) 如果当前A 点像素值),(y x f A 是白色，则遍历其3*3邻域;(2) 若邻域内有一点的是黑色，则转(3)，否则转(4);(3) 遍历A 点7*7邻域，统计邻域内白点数目，若小于阈值T ，则把A 点腐蚀掉，即赋值为0；(4) 处理下一像素。
条件腐蚀处理后的图像留下了部分小的空洞，因此再对图像进行条件膨胀，经过膨胀处理后车辆内部的空洞基本消失。
条件膨胀的实现方法如下：(1) 如果当前A 点像素值),(y x f A 是黑色，则遍历其3*3邻域;(2) 若邻域内有一点的是白色，则转(3)，否则转(4);(3) 遍历A 点7*7邻域，统计邻域内黑点数目，若大于阈值T ，则把A 点膨胀，即赋值为255；(4) 处理下一像素。
四、二值化图像的进一步处理，剔除非车辆目标由于实际的场景复杂，光照变化频繁而背景更新不及时，检测结果存在误差，所以在检测之后，进行再剔除，剔除非车辆目标。
由于背景区域的边缘较车辆区域边缘有明显的差距，所以采用边缘检测的方法。
首先检测所获取的车辆区域的边缘，若边缘比较丰富，即白像素的数量与区域像素数量的比值大于T ，则认为是车辆，否则，则认为没有车辆，剔除该区域。
边缘检测采用简单高效的sobel 边缘检测算子。
该算子是将图像中的每个像素的上、下、左、右四邻域的灰度值加权差,与之接近的邻域的权最大。
Sobel 算子卷积模板为⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡---⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡---101202101121000121 利用卷积核做卷积,一个核对垂直边缘影响最大,而另一个核对水平边缘影响最大,两个卷积的最大值都作为像素点的输出值,运算结果就是一幅边缘图像。
适当取门限TH,如果R(i,j)≥TH 则为阶跃边缘点，将该点像素值设为255，否则设为0，得到边缘二值图。
五、二值图像连通性分析，确定车辆位置连通分析的过程如下：(1)定义并初始化像素标记数组]Pf,使各元素对应的数值变量为0,M*N[][定义并初始化标号数组]f,设置当前标记号flag为0.M[N*(2)从第1行和第1列开始逐行列遍历各像素,行扫描在外,列扫描在内.如果白像素点f ( r, c) 具有前邻白像素，则])cPfr=，其中[ i,j]i+Pf+rarg[c]min(*][[j][{ [ - 1, - 1 ], [ - 1, 0 ], [ - 1, 1 ], [ 0, - 1 ] } , 且只统计0ciPf的情况.+jr+*>][][此时对于任意前邻白像素,若]cij+，标记数组中若+Pf>Pfr*[r]][*c[][{*flag][,*c[1pfl++=，则令][rpfcr][*)(jc[][]]ri,...,1+=, 其中}pfL+lpflL=；否则如果白像素点f ( r, c)无前邻白像素,则flag ++, L [ flag ] r][])(c[*=flag, PP [ r] [ c ] = flag。
在第2步中,直接修改指针中的数值使算法避免了递归和重复扫描所带来的巨大时间开销。
根据得到的连通区域，可得到连通区域最大矩形，进而确定车辆区域的位置。
由于道路上存在着行人或其他非机动车辆的干扰，所以需要对检测到的目标做判断。
若目标区域的宽度或高度过小，则剔除。
由于系统对算法的实时性要求较高，所以必须保证算法的效率。
所以引入车辆检测区域参数；行驶在公里上的车辆一般具有一定的空间限制，车辆通常行驶在有效的路面区域。
所以可以选定车辆检测区域进行车辆检测，这样可以减少处理区域以及缩短车辆检测时间，同时还可以减少干扰目标。