基于视频的车辆检测系统

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基于视频的智能交通异常检测系统

１系统概述
Ｉ中的 Βιβλιοθήκη 通异常检测系统通过对道路的交通进行监视，确判断及预测交通运行状态，时检测引起通正及行能力降低的异常事件，以便进行控制决策与救援，尽快排除异常事件，证车辆运行畅通，低事故的危害保降性。系统的基本思想是通过摄像机来获得交通视频信本
ｔｎｎｔｅ Ⅱ．．ｉｓｉｈｏＳ
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关键词：交通异常；ＭＭｓｒ法；指数平滑法ｃａｔ算ｅ
中图分类号：Ｔ３１４Ｐ９．１文献标识码：Ａ
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使交通运营效率降低，也使发生事故的可能性显著增大。能交通系统（Ｔ是新一代的交通管理系统，包智ＩＳ）它括交通流量检测、辆识别、通异常事件及违章检测、车交交通运行管理和疏导等诸多方面，交通异常事件及违而章检测是公安交通管理部门日常交通管理的重要任务

智能交通系统中基于视频图像处理的车辆检测与跟踪方法综述

智能交通系统中基于视频图像处理的车辆检测与跟踪方法综述一、概述随着科技的快速发展和城市化进程的推进，智能交通系统（ITS）已经成为现代交通领域的重要研究方向。

基于视频图像处理的车辆检测与跟踪方法是智能交通系统的重要组成部分，对于提高道路安全、优化交通流量、实现智能交通管理具有重要意义。

基于视频图像处理的车辆检测与跟踪方法主要利用计算机视觉和图像处理技术，对视频序列中的车辆进行自动检测、跟踪和识别。

这种方法可以实时获取道路交通信息，为交通管理和规划提供数据支持。

同时，通过车辆检测与跟踪，还可以实现车辆行为分析、交通事件检测等功能，为智能交通系统的进一步发展提供有力支持。

近年来，随着深度学习、机器学习等人工智能技术的快速发展，基于视频图像处理的车辆检测与跟踪方法也取得了显著的进步。

通过构建深度学习模型，可以实现对车辆目标的准确、快速检测，同时利用多目标跟踪算法，实现对多辆车辆的连续跟踪。

这些技术的发展为智能交通系统的车辆检测与跟踪提供了新的解决方案，也为未来的智能交通发展奠定了坚实的基础。

基于视频图像处理的车辆检测与跟踪方法仍然面临一些挑战，如复杂交通场景下的车辆遮挡、光照变化、动态背景干扰等问题。

未来研究需要不断探索新的算法和技术，提高车辆检测与跟踪的准确性和鲁棒性，以适应智能交通系统的发展需求。

本文将对基于视频图像处理的车辆检测与跟踪方法进行综述，介绍其基本原理、发展历程、现状以及未来的发展趋势。

通过总结现有方法的优点和不足，为未来的研究提供参考和借鉴。

同时，本文还将探讨当前面临的挑战和未来的研究方向，为智能交通系统的进一步发展提供有益的探索和启示。

1. 智能交通系统概述智能交通系统（Intelligent Traffic Systems，ITS）是信息技术、数据通信技术、传感器技术、电子控制技术以及计算机技术的综合应用，旨在构建一种大范围内、全方位发挥作用的实时、准确、高效的综合运输和管理系统。

基于视频图像的车辆检测、跟踪与流量统计

清华大学综合论文训练题目：基于视频图像的车辆检测、跟踪与流量统计系别：电子工程系专业：电子信息工程姓名：鹿文浩指导教师：王生进教授2008 年 6 月 12 日中文摘要本文针对视频监控中的车辆检测跟踪问题，具体研究了在昼间车流密度较高情况下以及在夜间车辆的检测与跟踪算法。

首先针对昼间车流密度高的特点将类Haar+Adaboost分类器的统计学习方法用于昼间车辆检测，并在检测后进行一定后处理去除虚警。

实验结果表明，在车流密度较高的情况下仍能快速地检测出车辆，明显优于运动目标检测的效果。

其次针对夜间车辆特征不丰富的难点以Hough圆检测为核心，设计了一种夜间车辆检测方法。

实验结果表明，在车流较稀疏的情况下，该方法能够正确且快速地检测出车辆，是一种可行有效的夜间车辆检测方法。

然后针对昼间、夜间车辆检测结果的漏检、错检问题，提出了一种基于Kalman滤波器的4状态跟踪算法，通过跟踪算法不仅前后帧车辆信息联系起来，也去掉了一些虚警并在一些帧中补全了漏检的车辆，使检测效果变得更加稳定。

最后加入了分车道车流量统计模块，并设计了界面，完成了一个完整可用的车辆检测跟踪与流量统计系统。

关键词：车辆检测车辆跟踪类Haar特征 Adaboost级联分类器 Hough 圆 Kalman滤波器4状态跟踪算法ABSTRACTAiming at car detecting and tracking problems in video monitoring and controlling system, this paper mainly studies car detecting and tracking problems in the conditions of high traffic density in daytime and normal traffic density at night.In order to coping with the condition of high traffic density, we bring in the Adaboost learning algorithm with Haar-like features and propose some afterwards process. Our experiment results show that this algorithm has an advantage over moving object detecting algorithm obviously.As there is much less feature of car at night compared to it is in daytime, we propose a night car detecting algorithm that focuses on Hough circle detecting. Our experiment results show that it is a fast and usable algorithm when facing the night car detecting problem except that the traffic density is too high.After these works, we propose a tracking algorithm named 4-states tracking algorithm based on Kalman filter. This algorithm not only links up the car information between different frames, but solves some problems in car detecting part like false hits and miss hits.At last, we implement a complete car detecting, tracking and traffic statistics system with a friendly interface.Keywords：car detecting car tracking haar-like adaboost cascade Hough circle Kalman filter 4-states tracking目录第1章引言 (1)1.1 视频交通监控系统研究背景 (1)1.1.1 ITS简介 (1)1.1.2 基于视频图像的监控方法 (1)1.1.3 交通流量统计的重要性 (2)1.2 基于视频图像的车辆检测跟踪系统一般框架 (2)1.2.1 预处理模块 (2)1.2.2 识别模块 (3)1.2.3 检测模块 (4)1.2.4 跟踪模块 (4)第2章车辆检测跟踪研究现状 (5)2.1 昼间车辆检测方法 (5)2.1.1 运动目标检测算法概述 (5)2.1.2 背景差法 (5)2.1.3 背景建模方法[6] (5)2.1.4 帧间差法 (6)2.1.5 运动目标检测的优缺点 (6)2.2 夜间车辆检测方法 (7)2.3 车辆跟踪方法 (8)2.3.1 车辆跟踪的目的 (8)2.3.2 Kalman滤波原理介绍[7][8] (8)2.3.3 车辆跟踪中的Kalman滤波模型 (10)2.3.4 基于Kalman滤波器的车辆跟踪算法 (11)第3章基于统计方法的昼间车辆检测 (15)3.1 基于统计的分类器训练方法概述 (15)3.2 Adaboost基本理论[10] (15)3.3 基于类Haar特征的Adaboost强分类器 (16)3.3.1 特征的选择 (16)3.3.2 一级强分类器的形成[10] (18)3.4 强分类器的级联[10] (19)3.4.1 级联的意义 (19)3.4.2 级联强分类器的训练方法 (19)3.5 后处理 (20)3.5.1 后处理的意义 (20)3.5.2 后处理的方法 (20)3.6 实验结果 (21)3.6.1 加入后处理前后的比较 (21)3.6.2 与运动目标检测的比较 (23)第4章基于Hough圆的夜间车辆检测 (25)4.1 Hough检测原理[14] (25)4.2 车灯检测流程 (27)4.2.1 车辆检测整体流程 (27)4.2.2 灰度分割提取车灯 (27)4.2.3 子图切割、Hough圆检测并恢复坐标 (28)4.3 车灯匹配 (28)4.3.1 车灯匹配的目的 (28)4.3.2 双向匹配法 (28)4.4 实验结果 (29)第5章基于Kalman滤波的改进车辆跟踪 (31)5.1 车辆跟踪所面对的问题 (31)5.1.1 检测结果的不足 (31)5.1.2 常见情况 (31)5.2 4状态跟踪法 (32)5.2.1 检测态 (32)5.2.2 准备锁定态 (32)5.2.3 锁定态 (33)5.2.4 准备失锁态 (33)5.2.5 状态转换方式 (33)5.2.6 其他问题 (34)5.3 实验结果 (34)第6章总结和展望 (37)6.1 工作总结 (37)6.2 前景展望 (39)6.2.1 新的特征 (40)6.2.2 新的系统结构 (40)6.2.3 更加稳定地车灯提取方法 (40)6.3 心得体会 (40)插图索引 (41)表格索引 (43)参考文献 (45)致谢 (47)声明......................................错误！未定义书签。

基于视频分析技术的交通事件检测系统

ＣＨＩＮＡＳＣＩＥＮＣＥＡＮＤＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹＩＮＦＯＲＭＡＴＩＯＮＡｉｑ２０１，中国科技信思２０１７年第１６期
科技转移
基于视频分析技术的交通事件检测系统
随着社会的发展、城市化推进，我国交通信息化建设得到高速发展。道路视频监控规模迅速扩大，通过人工检测车辆运行状况已经很淄菌足日益复杂的交通管理的需要。科学技术Ｂｇ，Ｔ＃Ｌ￣５－．，基于视频进行交通事件自动榆则变成现实，建设基于视频的交通事件则与
项目概况
事｛牛管理系统也变得非常必要。
本项目研发的交通智能视频分析系统主要应用在高速公路、城市道路、轨道交通等行业。通过视频检测，实现交通违法检测、交通事件检测、交通参数提取，并完成针对视频录像实时报警、查询回放、数据统计等功能的交通事件管理系统，为交通管理提供智能化管
、
理手段。
预计经济效益在项目完成后三年里销售额累计将达到３３３Ｏ万元，赢利达到１０４４．６）９－元。从而带动经济发展，带来高税收回报，并提供一定的就业机会。
冒中国科学院北京国家技术转移中心

基于DM6446的视频车辆检测跟踪系统设计和实现

系统设计和实现
吴忻生，一何银强戚其丰，凯春，＇徐
（南理工大学，．华ａ自动化科学与工程学院；．密电子制造装备教育部工程研究中心，东广州５０４）ｂ精广１６０
【ｂｔｃ】ｎｏｅｔｍｋｉｒｕｄｎｅｉｎｖｅｒｉａｃｓｍｍｅｔｔｌｅｃａｓｏｔｉ ’ ｎｅｓｖｅｈｌｄｔｔｎｔｃ— ＡｓａｔＩｒｒｏａｅｓｉｔｔｌｅｔｉｏｕｖｌｎｅｙｔｅｔｈｉｅｉｎｅｒｐｒｔｎｓｅｄ，ｉｏｖｉｅｅｃｏ—ｒｋｒｄｄｔｂｅｉｌｇｄｓｅｌｓｅｅｎｌｇｔｎａｏｄｅｃｅｉａ
ＷＵＸｎｈｎＨＥＹｎｉｎＩｉｎ，ＵＫｉｈｎｉｓｅｇｉｑａｇ，ＱｆｇＱｅＸａｕｃ
（．ＣｌｇＡｔａｉｃｎｅｎｎｉｅｎ；．ｎｉｅｎｅａｃＣｎｒａｏｅＤｕｍｔｎｉｃａｄＥｇｎｒｇｂＥｇｎｒｇＲｓｒｅｔｌｅ厂ｏｏＳｅｅｉｅｉｅｈｅＰｅｓｎｌｔｎａｕｃｒｇＥｕｍｎ，ｏｔＣｉｎｅｉｃｏ，ｕｎｚｏ１４，ｈａｒｉｅｒｉＭｎａｔｉｑｉｅｓＳｕｈａＵｉｒｔｏ＾ｚｃｉＥｃｏｃｏｆｕｎｐｔｈｎｖｓｙ厂ｎ０Ｇａｇｕ００Ｃｉ）ｈ５６ｎ
【摘要】针对智能交通对分布式智能视频监控的需求，计了基于Ｄ４６嵌入式系统的视频车辆检测跟踪系统。提出一设Ｍ６４套简单有效的车辆检测跟踪算法，括自适应背景更新算法、于边缘检测和最优双阈值分割融合的运动区域检测、包基改进的快速连通区域判断方法以及基于多特征的跟踪算法。同时，Ｄ４６平台软硬件及其开发方法进行介绍，对Ｍ６４并针对该平台介绍了如何移植和代码优化。最终通过在Ｄ４６平台实际运行表明，系统能实时有效地检测和跟踪车辆，有较高准确率和稳Ｍ６４该具

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。

基于视频的车辆检测系统设计

摘要当今科技飞速发展，带来了智能交通的空前发达，也为经济可持续发展做出一定贡献。

交通运输在一个国家的经济社会发展中起着助推器的作用。

交通运输的监控与管理智能化也变得尤为重要。

基于视频的车辆检测作为智能交通系统的基石，具有直观性、大范围检测、安装和维护方便等优势，成为采集交通信息技术的有力工具。

因而视频车辆检测研究具有非常重要的意义。

本论文首先介绍了图像检测的研究背景以及发展情况，然后重点介绍了本论文中进行车辆检测的技术和方法。

该方法先对图像进行灰度值化处理，中值滤波处理及二值化处理，然后利用车辆移动的特点进行检测，最后将移动中的车辆进行加框标记。

实验结果表明, 本程序设计能够在一定的误差范围内实现对移动车辆进行检测。

且效果良好。

本文视频车辆检测系统是采用图像处理的方法进行设计，本研究有着一定的现实意义。

关键词：智能交通；车辆检测；图像处理；MATLABAbstractToday, science and technology develop quickly. And it make Intelligent Transportation System was more developed. It has also made a certain contribution for the sustainable development of economy. Transportation plays the role of booster in economic and social development of a country. It is important that make monitoring and management of transportation to be more intelligence. Vehicle Detection System that bases on the video is footstone of Intelligent Transportation System. It can watch easily. It can do a large-scale detection. And its installation and maintenance is convenient. It will be a helpful tool of collecting the information of traffic. So it has an important meaning for researching the detection of vehicles.This dissertation introduces the background of the research and the development of the situation. Than introduces the technology and method of Vehicle Detection System detailed. The method is to make the image gray processing, median processing and binary image processing at the first. Using the characteristics of vehicle moving detects vehicles at the second. Finally, sign frames on vehicles. The experimental results show that the program can detect the moving vehicles within a certain range of error and has good result.This Vehicle Detection System that bases on the video designed with the technology of image processing. It is of practical significance in this research.Key words:intelligent transportation; vehicle detection; image processing; MATLAB目录摘要 (I)Abstract (II)目录 (III)1 绪论 (1)1.1 课题背景与意义 (1)1.2 国内发展概况 (1)1.3 视频车辆检测系统概述 (2)1.4 图像处理概述 (3)1.5 本课题工作与结构安排 (3)1.6 开发工具及运行环境 (4)2 软件介绍 (5)2.1 MATLAB 概况 (5)2.2 MATLAB的语言特点 (6)2.3 基本运算与函数 (7)3 基于视频的车辆检测方法 (15)3.1 基于视频的车辆检测方法 (15)3.1.1 基于帧间差分的方法 (15)3.1.2 基于光流场的方法 (15)3.1.3 基于背景差的方法 (16)3.2 车辆阴影分割技术 (16)4 车辆目标的图像处理方法 (17)4.1 彩色图像灰度化 (17)4.2 图像分割 (19)4.2.1 阈值分割方法 (19)4.2.2 最大方差自动取阈值（自适应二值化） (19)4.2.3 基于边缘检测的图像分割 (22)4.3 基于数学形态学分析 (24)4.3.1 图像形态学处理 (24)4.3.2 实验结果比较 (26)4.4 图像填充 (27)5 基于帧间差分法的车辆检测盒计数方法 (29)5.1 帧间差分法 (29)5.2 二值化 (29)5.3 形态学滤波 (30)5.4 系统流程图 (31)5.5 分析目标物体和计数 (32)6 结论与展望 (35)6.1 结论 (35)6.2 不足之处与对未来的展望 (35)致谢 (37)参考文献 (38)附录 (39)基于视频的车辆检测系统1 绪论1.1 课题背景与意义当今科技飞速发展，带来了智能交通的空前发达，也为经济可持续发展做出一定贡献。

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摘
当今科技飞速发展，带来了智能交通的空前发达，也为经济可持续发展做出一定贡献。交通运输在一个国家的经济社会发展中起着助推器的作用。交通运输的监控与管理智能化也变得尤为重要。基于视频的车辆检测作为智能交通系统的基石，具有直观性、大范围检测、安装和维护方便等优势，成为采集交通信息技术的有力工具。因而视频车辆检测研究具有非常重要的意义。
This dissertation introduces the background of the research and the development of the situation.Than introduces the technology and method of Vehicle Detection Systemdetailed.The method is to make the image gray processing,median processing andbinary imageprocessing at the ing the characteristics of vehicle moving detects vehicles at the second.Finally,sign frames on vehicles.The experimental results show that the program can detect the moving vehicles within a certain range of error and has good result.
本论文首先介绍了图像检测的研究背景以及发展情况，然后重点介绍了本论文中进行车辆检测的技术和方法。该方法先对图像进行灰度值化处理，中值滤波处理及二值化处理，然后利用车辆移动的特点进行检测，最后将移动中的车辆进行加框标记。实验结果表明,本程序设计能够在一定的误差范围内实现对移动车辆进行检测。且效果良好。
This Vehicle Detection System that bases on the video designed with the technology of image processing.It is of practical significance in this research.
编号
无锡太湖学院
毕业设计（论文）
题目：基于视频的车辆检测系统
信机系计算机科学与技术专业
学号：
学生姓名：
指导教师：
2013年5月25日
无锡太湖学院本科毕业设计（论文）
诚信承诺书
本人郑重声明：所呈交的毕业设计（论文）基于视频的车辆检测系统是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的成果，其内容除了在毕业设计（论文）中特别加以标注引用，表示致谢的内容外，本毕业设计（论文）不包含任何其他个人、集体已发表或撰写的成果作品。
本文视频车辆检测系统是采用图像处理的方法进行设计，本研究有着一定的现实意义。
关键词：智能交通；车辆检测；图像处理；MATLAB
Abstract
Today, science and technology develop quickly.And it make Intelligent Transportation System was more developed.It has also made a certain contribution for the sustainable development of economy.Transportation plays the role of booster in economic and social development of a country.It is important that make monitoring and management of transportation to be more intelligence.Vehicle Detection System that bases on the video is footstone of Intelligent Transportation System.It can watch easily.It can do a large-scale detection.And its installation and maintenance is convenient.It will be a helpful tool of collecting the information of traffic.So it has an important meaning for researching the detection of vehicles.
④熟练使用MATLAB提供的图形用户界面（GUI）工具。
⑤完成对移动中车辆的检测与计数。
四、接受任务学生：
班姓名
五、开始及完成日期：
自2012年11月12日至2013年5月25日
六、设计（论文）指导（或顾问）：
指导教师签名
签名
签名
教研室主任
〔12年11月12日
一个完善的汽车检测既帮助管理人员对交通状况进行及时、准确的分析和处理最大限度地降低处理信息的劳动强度，使交通管理水平产生质的飞跃，跟上信息时代的步伐。
三、本设计（论文或其他）应达到的要求：
①了解图像识别与检测
②熟练掌握对图像进行灰度化处理,中值滤波处理及二值化处理.
③熟练掌握从图像中将某个特定区域与其它部分进行分离并提取出想要识别的物体的处理。
班级：
学号：
作者姓名：
2012年5月25日
无锡太湖学院
信机系计算机科学技术专业
毕业设计论文任务书
一、题目及专题：
1、题目基于视频的车辆检测系统
２、专题
二、课题来源及选题依据
课题来源：导师选定
选题依据：现如今，随着我国国民经济的快速发展，居民的收入水平越来越高，汽车已经成为了十分普遍的交通工具。对汽车的检测与管理日趋重要。同时基于视频以及以计算机视觉为基础的对车辆进行识别检测的理论越来越多。通过对图像进行分析，能够对交通信息进行全方位的管理。可以通过分析相关数据来评估和预测特定时间段的车辆情况。