7视频车辆检测技术讲解
python车辆识别的解决方案
Python车辆识别的解决方案随着人工智能和计算机视觉技术的发展，车辆识别已经不再是一项难以实现的技术了。
Python作为一种高级编程语言，因为其易学易用的特点，被广泛应用于车辆识别领域。
本文将介绍Python实现车辆识别的解决方案。
车辆识别的基本原理车辆识别的基本原理是通过计算机视觉技术来识别图片或视频中的车辆。
其主要通过以下几步实现：1.图像采集：使用摄像机或其他设备采集图片或视频；2.图像预处理：对采集的图片或视频进行处理，主要是对图像进行预处理和增强，提高识别质量；3.特征提取：识别图像中与车辆相关的特征，如车辆的轮廓、颜色等；4.分类器训练：使用机器学习算法对车辆的特征进行分类，训练出分类模型；5.车辆识别：使用分类模型对新的图片或视频进行车辆识别。
Python实现车辆识别的方法OpenCVOpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一种开源计算机视觉库，用于实现计算机视觉处理。
它支持多种语言，包括C++、Python等。
使用OpenCV 可以实现车辆识别，其主要步骤如下：1.图像读取：使用OpenCV读取图片或视频；2.图像预处理：使用OpenCV对读取的图片或视频进行预处理和增强；3.车辆检测：使用OpenCV提供的Cascade分类器进行车辆检测；4.车辆识别：使用分类模型对检测到的车辆进行识别。
TensorFlowTensorFlow是一种开源的人工智能框架，用于实现机器学习和深度学习等领域。
使用TensorFlow可以实现车辆识别，主要步骤如下：1.图像读取：使用Python读取图片或视频；2.图像预处理：对读取的图片或视频进行预处理和增强；3.特征提取：使用卷积神经网络（CNN）等深度学习模型对图片或视频中的车辆进行特征提取；4.分类器训练：使用机器学习算法对车辆的特征进行分类，训练出分类模型；5.车辆识别：使用分类模型对新的图片或视频进行车辆识别。
《交通信息采集技术》PPT课件
1）反射式红外检测器使用反射接收器，用来反射光束 和接收反射光束，通过记录路面和车顶反射率的变化对 车辆进行检测； 2）阻断式红外检测器由位于道路一侧的反射接收器和 车道另一侧的强反射板组成，车辆通过时，反射波被切 断而检测到车辆。红外检测器还能采集车辆速度信息。
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2.4 其他交通信息检测技术
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2.3 微波采集检测技术
1）雷达测速仪
基本原理：把雷达波发射到一个 移动的物体上，根据反射回来的 与目标速度成比例的雷达信号， 由测速仪内部的线圈将该信号进 行处理，得到一个频率变化，通 过数字信号处理技术处理后，得 到目标的速度。
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2.3 微波采集检测技术
2）远程交通微波检测器（了解）
三、线圈施工规范
3）埋设方法
（1）按规格，采用切路机在路面切出槽。槽宽4～8dm，深度30～
50dm。
（2）在四个角上进行45度倒角。
（3）从线圈至路边切一条引线槽。
（4）绕制线圈：绕线圈时必须将线圈拉直，但不要绷得太紧并紧
贴槽底。
（5）沿引线槽双绞引线至路边。
（6）用沥青或软性树脂将切槽封上。
注意：在线圈的绕制过程中，应使用电感测试仪实际测试电感线圈
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的电感值，并确保线圈的电感值在100uH—300uH之间。
2.1 环形线圈感应式采集技术
四、应用
1）基于环形线圈的车流量和道路占有率统计 2）基于环形线圈的车辆识别分类 3）基于环形线圈的车速估计
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2.1 环形线圈感应式采集技术
五、实例二：环线线圈在电子警察系统中的应用
1)无违法事件时，系统
基于监控视频的车辆车标快速识别技术研究
基于监控视频的车辆车标快速识别技术研究摘要：本文介绍了高速发展的信息化背景下，通过对道路及卡口所部署的视频监控采集的图形进行分析，快速的对车辆的车标进行快速的识别。
引言随着社会经济的发展,城市中的机动车数量不断增加,极大的增加了城市对于交通和治安的管理难度。
特别是伴随着机动车数量的不断增加，机动车辆盗抢及利用机动车犯罪等案件也显著的提升。
就上海而言，截止2012年底共拥有机动车数量为262.3万辆，2012年中被盗抢的机动车超过1万辆，涉及机动车的犯罪案件超过数万件。
这些案件不仅给被害人造成了巨大的经济损失，同时还严重破坏了社会的稳定。
目前，公安部门在接到报警后，会在各个布控网点利用人眼来查阅监控视频，按照车型、颜色、车牌进行识别，但由于不可能使停车检查车辆的比例过大，因此侦破率很低。
如果能够采用基于监控视频的车辆自动识别系统，将大大提高机动车辆的识别能力和实时性，可以极大的节省警力，提高案件的侦破率。
利用基于监控视频的智能识别技术监控系统可以将视频的数字信息进行快速提取，具有监控异常及时报警、人员成本低、可全天候工作等优点。
与传统监控系统相比，具有以下优点：(1)不需要依靠人员24小时一直紧盯屏幕，系统可以对异常情况进行真正的7×24全天候监控。
(2)可以对所有监控视频进行智能监控，有效的监控范围可以提高数十倍，大大提高了监控效率。
(3)侦测并记录出现在监控屏幕内的违规行为并自动预警，并可以自动锁定目标进行跟踪监控，形成视频跟踪和摄像机区域联防。
然而，在基于监控视频智能识别系统中对运动车辆的车辆类型精确识别技术主要有两个方面，一个是车牌识别，利用车牌定位技术和车牌字符识别技术对车牌进行识别；另一个是车型识别，按照车辆的大小、外形、颜色、车标进行识别和分类。
一般作为对一辆机动车类型的精确实时识别技术，在车辆大小和外形的识别方面的技术研究比较成熟。
由于车辆车标在监控视频中较小，定位和识别的难度较大，所以在这方面的研究较少。
智能交通系统车流量统计技术考核试卷
2. D
3. D
4. A
5. C
6. B
7. A
8. C
9. D
10. B
11. A
12. C
13. D
14. B
15. A
16. C
17. D
18. B
19. A
20. C
二、多选题（本题共20小题，每小题1.5分，共30分，在每小题给出的四个选项中，至少有一项是符合题目要求的）
1.智能交通系统车流量统计技术主要包括以下哪些类型？（）
A.地磁车辆检测技术
B.微波车辆检测技术
C.视频车辆检测技术
D.量子计算技术
2.车流量统计对智能交通系统的优化作用表现在哪些方面？（）
A.交通信号控制
7.以下哪种方法不能提高车流量统计的准确性？（）
A.使用多种检测技术融合
B.提高检测设备安装密度
C.减少数据采集频率
D.优化数据融合算法
8.在车流量统计中，以下哪个指标能更好地反映交通拥堵状况？（）
A.平均车流量
B.最大车流量
C.交通密度
D.平均车速
9.下列哪种车辆检测器对环境适应性较强？（)
A.地磁车辆检测器
A.车辆检测器
B.数据中心
C.无线通信设备
D.显示屏
18.以下哪些方法可以用于验证车流量统计数据的准确性？（）
A.与历史数据对比
B.实地调查
C.仿真模拟
D.用户反馈
19.以下哪些因素会影响车流量统计系统的成本？（）
A.检测设备的成本
B.数据处理软件的成本
C.维护和运营成本
D.数据传输成本
20.以下哪些是智能交通系统中车流量统计的重要应用场景？（）
汽车整车检测实训报告(3篇)
第1篇一、实训背景随着我国汽车产业的快速发展，汽车整车检测技术的重要性日益凸显。
为了提高汽车维修人员的专业素养，培养具备实际操作能力的复合型人才，我校特开设了汽车整车检测实训课程。
本次实训旨在让学生通过实际操作，掌握汽车整车检测的基本原理、方法和技能，为今后从事汽车维修行业打下坚实基础。
二、实训目的1. 熟悉汽车整车检测的基本流程和操作方法；2. 掌握汽车各系统检测的原理和技巧；3. 提高学生对汽车故障诊断的准确性和效率；4. 培养学生的团队合作精神和动手能力。
三、实训内容1. 汽车整车检测概述2. 发动机系统检测3. 变速器系统检测4. 制动系统检测5. 转向系统检测6. 轮胎及悬挂系统检测7. 车辆电气系统检测8. 汽车排放检测四、实训过程1. 汽车整车检测概述实训开始前，教师首先对汽车整车检测的基本流程和操作方法进行了讲解，让学生对整车检测有了初步的认识。
随后，组织学生观看相关教学视频，加深对整车检测的理解。
2. 发动机系统检测在发动机系统检测实训环节，教师首先讲解了发动机的工作原理、结构及故障原因。
接着，学生分组进行发动机系统检测操作，包括检查发动机机油、冷却液、空气滤清器等。
在操作过程中，教师现场指导，确保学生掌握正确的方法。
3. 变速器系统检测变速器系统检测实训中，教师详细讲解了变速器的类型、工作原理及故障诊断方法。
学生分组进行变速器系统检测，包括检查变速器油、同步器、齿轮等。
在操作过程中，教师现场指导，帮助学生解决实际问题。
4. 制动系统检测制动系统检测实训环节，教师讲解了制动系统的工作原理、故障原因及检测方法。
学生分组进行制动系统检测，包括检查刹车片、刹车盘、刹车油等。
在操作过程中，教师现场指导，确保学生掌握正确的检测方法。
5. 转向系统检测转向系统检测实训中，教师讲解了转向系统的工作原理、故障原因及检测方法。
学生分组进行转向系统检测，包括检查转向助力泵、转向机、转向节等。
在操作过程中，教师现场指导，帮助学生解决实际问题。
物联网实现智能交通系统的关键技术要点
物联网实现智能交通系统的关键技术要点智能交通系统是运用信息与通信技术，对交通系统进行智能化改造和优化管理的一种综合性系统。
物联网技术在智能交通领域的应用日益广泛，为实现交通安全、效率和环保等目标提供了强大的支持。
本文将探讨物联网实现智能交通系统的关键技术要点。
一、感知与采集技术物联网智能交通系统对交通环境的感知与采集是保障系统正常运行的基础。
关键技术包括：车辆检测技术、交通信号控制技术和环境感知技术等。
1. 车辆检测技术车辆检测技术是智能交通系统的核心技术之一。
目前常用的车辆检测技术包括图像识别、雷达探测、磁力感应和声纳探测等。
这些技术能够准确地获取交通流量、车辆速度、车道占用和车辆类型等信息，为交通管理提供重要的数据支持。
2. 交通信号控制技术准确掌握交通流量信息对交通信号控制至关重要。
物联网技术提供了多种感知和信息传输手段，例如，通过视频监控系统获取实时交通流量数据，并利用通信网络传输至交通控制中心，从而实现精确的信号优化与控制。
3. 环境感知技术环境感知技术主要用于收集路面状况、天气状况以及交通事故等信息。
利用物联网技术，交通管理部门可以实时监测道路状况，及时采取措施避免交通拥堵和事故发生，提高交通的安全性和流畅性。
二、数据处理与分析技术物联网智能交通系统需要对大量的交通数据进行处理和分析，以实现交通管理的智能化。
关键技术包括：数据挖掘技术、人工智能技术和决策支持系统等。
1. 数据挖掘技术数据挖掘技术是从大规模数据中发现并提取出有用信息的技术手段。
在智能交通系统中，数据挖掘技术可以帮助分析交通流量、拥堵状况、车辆轨迹等数据，为交通管理者提供决策依据。
2. 人工智能技术人工智能技术在智能交通系统中具有重要应用价值。
例如，智能交通预测和动态路线规划等需要借助人工智能技术来实现，通过机器学习算法，可以对历史数据进行分析和预测，为交通管理提供科学的决策支持。
3. 决策支持系统决策支持系统是物联网智能交通系统中重要的组成部分。
高速公路监控系统中的智能视频分析技术研究
高速公路监控系统中的智能视频分析技术研究一、引言随着高速公路的建设和车辆数量的快速增加，高速公路交通安全问题日益突出。
传统的监控技术无法满足对车辆违规行为的准确识别和预警需求，因此，智能视频分析技术成为了高速公路监控系统中关注的重点。
本文将对高速公路监控系统中的智能视频分析技术进行研究和探讨。
二、智能视频分析技术的基本原理智能视频分析技术是将计算机视觉、模式识别和机器学习等技术应用于视频图像中的目标检测、跟踪和识别等任务。
其基本原理如下：1.目标检测：通过对视频图像进行分析，提取目标物体的形状、颜色、纹理等特征，并使用目标检测算法进行目标的定位和识别。
2.目标跟踪：在目标检测的基础上，通过关联目标在时间上连续出现的位置，计算目标的运动轨迹，并通过轨迹预测算法对目标进行跟踪。
3.目标识别：基于目标检测和跟踪的结果，通过图像分析和特征提取，使用机器学习算法对目标进行分类和识别，判断是否为违规行为。
三、智能视频分析技术在高速公路监控系统中的应用1.交通实时监控：利用智能视频分析技术对高速公路上的车辆进行实时监控，对违规行为进行预警和记录，如车辆逆行、超速等行为。
2.事故预警：通过智能视频分析技术实时监测车辆行驶状态，对事故风险高的车辆进行预警，提前采取措施，减少交通事故的发生。
3.路况监测：利用智能视频分析技术对高速公路上的路面状况进行监测，及时发现并解决路面堵塞、积水等问题，提升道路通行效率。
4.车辆追踪与指纹：通过智能视频分析技术对车辆进行追踪和记录，建立车辆行驶轨迹和指纹数据库，为犯罪侦查和交通管理提供参考数据。
四、面临的挑战和解决方案1.大数据处理：高速公路监控系统产生的视频数据量庞大，如何有效地处理和存储成为亟需解决的问题。
可以采用分布式计算和存储技术来提高数据处理效率，并利用深度学习算法提高目标检测和识别的准确性。
2.复杂环境下的视频分析：在高速公路上，车辆的运动速度快、光照变化大、背景复杂等因素会干扰目标检测和跟踪的准确性。
治超工作的培训计划
治超工作的培训计划一、培训目标1. 使全体治超工作人员了解治超工作的重要性和紧迫性，树立责任意识和使命感。
2. 增强治超工作人员的业务能力和技能，提高公路货运管理水平。
3. 培养治超工作人员的服务意识，提升工作效率和服务质量。
4. 提高治超工作人员的安全意识，减少超限超载车辆对公路交通的危害。
二、培训内容1. 治超相关法律法规、政策文件和标准规范2. 超限超载车辆检测方法与技术3. 超限超载车辆行为处罚和处罚标准4. 治超工作的组织管理和工作流程5. 治超工作现场执法技巧和规范作业流程6. 治超工作的相关知识和技能培训7. 治超工作风险防范和应急处置8. 治超工作的宣传教育和社会服务三、培训方式1. 理论讲授2. 实地操作3. 视频教学4. 名人经验分享5. 专家论坛6. 观摩学习7. 个别辅导8. 案例分析四、培训对象1. 公路管理部门治超工作人员2. 公安交通管理部门治超执法人员3. 运输企业治超管理人员4. 检测单位治超技术人员5. 社会预警人员五、培训计划1. 治超相关法律法规、政策文件和标准规范时间：3天内容：治超相关法律法规和政策文件的解读，治超标准规范的学习和应用，建立治超工作的法制意识。
2. 超限超载车辆检测方法与技术时间：2天内容：超限超载车辆检测方法和技术的讲解和操作演练，学习使用各种检测设备和工具。
3. 超限超载车辆行为处罚和处罚标准时间：2天内容：超限超载车辆行为处罚和处罚标准的学习和实例解析，掌握处罚流程和标准化操作。
4. 治超工作的组织管理和工作流程时间：2天内容：治超工作的组织管理和工作流程的讲解，学习如何合理分工和高效协作。
5. 治超工作现场执法技巧和规范作业流程时间：2天内容：治超工作现场执法技巧和规范作业流程的培训，学习如何规范执法操作和应对突发情况。
6. 治超工作的相关知识和技能培训时间：3天内容：治超工作的相关知识和技能培训，包括车辆技术知识、货运管理知识等。
2024年度CTCT培训pptx
。
2024/2/2
高精度测量
采用先进的测量技术和算法，确保 数据采集的精度和稳定性，为后续 的图像处理和三维重建提供可靠的 数据基础。
实时数据传输
通过高速数据传输接口和无线通信 技术，实现数据的实时传输和共享 ，提高数据采集的效率和便捷性。
导出与分享
将三维模型导出为通用格式（如STL 、OBJ等），以便在其他软件或设备 中使用和分享。
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CTCT在医学领域应
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用
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辅助诊断与手术规划
利用CTCT技术，医生可以获取患者病变部位的详细三维图像，提高诊断的准确性和 效率。
CTCT技术可以辅助医生进行手术前的精确规划和模拟，降低手术风险，提高手术成 功率。
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文化遗产保护与传承
文物复原
通过CT扫描获取文物内部结构信 息，为文物复原提供数据支持。
数字博物馆
将CT扫描数据转化为三维模型， 实现文化遗产的数字化展示和传
承。
考古研究
利用CTCT技术对考古发掘的文 物进行内部结构分析，为考古研
究提供新视角。
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建筑设计与规划
2024/2/2
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特征提取
指一种基于神经网络的机器学习 技术，通过构建深度神经网络模 型来实现对复杂数据的处理和分 析。
深度学习
指对图像或视频序列中的目标物 体进行人工标注，以便训练深度 神经网络模型时能够学习到正确 的特征表示。
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CTCT技术详解
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沈阳车辆视觉检测方案
沈阳车辆视觉检测方案引言沈阳是中国东北地区的重要城市之一，交通管理一直是城市建设的重点之一。
而车辆视觉检测技术在交通管理中起到了重要的作用。
本文将介绍沈阳市车辆视觉检测方案，包括其原理、应用场景以及技术实现等内容。
背景随着沈阳市交通拥堵问题的日益突出，传统的交通管理方式已经无法满足日益增长的车辆数量和出行需求。
因此，引入车辆视觉检测技术成为解决交通管理问题的重要手段。
沈阳市交通管理部门希望能够通过车辆视觉检测技术提升交通管理水平，改善城市交通拥堵情况，提高交通运行效率。
方案概述沈阳市车辆视觉检测方案主要包括两个核心部分：车辆检测和车辆跟踪。
车辆检测是指对交通场景中的车辆进行识别和定位；车辆跟踪是指对车辆进行动态追踪和轨迹分析。
这两个部分相辅相成，构成了完整的车辆视觉检测方案。
车辆检测车辆检测是车辆视觉检测方案的第一步，其目的是对交通场景中的车辆进行自动识别和定位。
车辆检测主要依靠计算机视觉技术，包括图像处理、特征提取和机器学习等方法。
在沈阳市车辆检测方案中，主要采用了以下技术：•图像预处理：对交通场景中的图像进行去噪、增强和裁剪等处理，以提高后续处理的准确性和效率。
•特征提取：通过对车辆图像的色彩、纹理和形状等特征进行提取，以区分车辆和背景。
•目标检测：采用机器学习算法，如卷积神经网络（CNN）等，进行目标检测和定位。
•实时性优化：通过算法优化和硬件加速等手段，提高车辆检测的实时性，以应对高强度的交通流量。
车辆跟踪车辆跟踪是车辆视觉检测方案的第二步，其目的是对检测到的车辆进行动态追踪和轨迹分析。
车辆跟踪主要依靠计算机视觉和图像处理技术，包括目标跟踪和轨迹分析等方法。
在沈阳市车辆跟踪方案中，主要采用了以下技术：•目标跟踪：对检测到的车辆进行帧间跟踪，保持车辆的标识和位置的连续性。
•轨迹分析：对车辆的轨迹进行分析和挖掘，提取车辆行驶规律和交通拥堵信息。
•实时性优化：通过算法优化和硬件加速等手段，提高车辆跟踪的实时性，以应对高强度的交通流量。
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软件设计
▪ 即时速度的计算思路 ▪ 视场图像距离的标定 ▪ 采集图像的预处理 ▪ 视场内通行车辆的识别 ▪ 即时速度的计算误差 ▪ 数据记录与共享
即时速度的计算思路：v=S/Δt
S1
S2
t1
t2
t3
行车方向
车辆
视场 处理区域(标志线)
▪ 可以通过对误差的统计分析，引入一个修正的 方法。
逆向行为检测
功能描述
自动检测运动目标的运动方向，用户可以指定运动目标的 允许运动方向，发现有反方向运动行为，立即报警。
应用范围
重要路段、通道的监控等。
箭头方向为运动目标的允许通过方向
车流密度检测
功能描述
在摄像机的监控视野内，能够自动检测监控场景内或指定检测区域内 的车流密度。
• 车速很小时直接检测位置 • 4）像素强度型 • 时间差分法 在较短时间内检查各相邻各帧之
间像素强度的变化，非零像素被认为是运动对 象造成的。
• 适用于动态变化的环境，不适合摄像机运动， 不能提取运动对象。
• 背景差分法 • 建立在统计模型基础上或其变种上
• 快捷简单，实时性较好，适合运动快且形变较 大的运动目标，但不适合全局运动的场景。
应用范围
交通等重要领域。
视频监控系统智能升级解决方案
接入 智能视频分析仪
智能视频监控 管理平台
声光报警器 设备现场报警
智能管 理软件 自动识别可疑事件
音箱语音报警
视频检测的优点：
• 检测器易于安装和调试，摄像机安装在路边灯杆的臂杆上， 无需在车道路面上施工，监视器的更换不影响交通，易调整、 移动检测器位置； • 视频信号能通过同轴电缆、光纤、双绞线、无线射频或微波 等多种方式进行传输； • 能检测更大的交通场景面积，可进行多车道检测，具有多点 布设、无线检测能力，相对减少检测器的安装数目，投资少、 费用低。
影等常识信息进行检测 2）运动型 序列图像之间存在大量相关信息进行预检测 光流法 检测独立运动对象 摄像机移动 运动能量法 消除背景中的振动像素按某一方向
运动的对象突出，估计运动对象大致位置
• 3）立体视觉型
• 两台或多台摄像机对同一景物从不同位置成像 获得立体像对，通过各种算法匹配出相应像点， 恢复深度（距离）信息
1)视频检测－车牌照的识别 收费：识别车号 违章：识别车号 交通管制（单双号）：识别尾数奇偶 识别原理：基于图像处理的模式识别
1)视频检测－车速测定
摄像头
远距传输 视频信号
图像 采集卡
录像机
处理
即时
交
工作站
速度
通
单车 数据
管
理
数据库
部
监视器终端
门
系统构成
硬件设计
▪ 硬件部分的核心是视频图像采集卡，利用 现有成熟的数字化成像技术，选用高性能 的个人计算机和技术成熟的视频设备，来 实现本系统的硬件平台。
7 视频车辆检测技术
• 在视频序列中提取运动的车辆对象
• 运动目标区域提取》目标确认》目标分割》目 标跟踪》目标分类》后处理
• 1）基于虚拟传感器（虚拟点、虚拟线、虚拟 线圈）的非模型交通信息检测
• 2）基于目标提取和模型跟踪的交通信息检测， 深层次探测
一、视频车辆检测技术理论研究
• 图像处理 • 视频检测算法 1）知识型 车辆形状、颜色、对称性等信息，以及道路和阴
• 2、检测原理
• “摄像机+图像采集卡”
• 高7~20m，正向安装，
• 采集交通图像》初始化或校准（摄像机高度、 路面检测区域标定长度等参数）》系统软件在 视频处理器产生的现场图像设置虚拟“车辆检 测器”》对背景图像灰度值进行统计》设定阈 值》车辆进入灰度值变化》获得结果
• 1）图像处理方法（检测算法） • （1）去噪滤波 • 邻域平均法：边缘处理不理想 • 自适应滤波：耗时长、不适合实时处理
1 2
标 志 线
视频技术——车 速检测
标 志 线
2 1
视场图像距离的标定
α H
视场
即时速度的计算误差分析
▪ 图像以像素为单位，图像上以像素标定的距离 与实际的距离会存在误差。
▪ 在运动车辆目标识别过程中，易受到视频信号 干扰，光照条件，阴影以及可能的障碍物的影 响，造成错误的识别以及记录的时间不够准确。
采集图像的预处理
视场图像
车道
标志线
视场内通行车辆的识别
在视场无行进车辆条件下，图像中的背景路面的像素灰度值Gb是 分布在一个很小的范围内。
行进车辆的图像像素灰度值Gv通常与Gb有一个差值且大于Gb。 通过设置合理的阈值TH(Gv>TH>Gb)，计算标志线内灰度值大于 TH的像素个数N：
N值很小表示没有运动车辆进入视场；在有车辆通过视场的时候， 由于行进车辆的像素灰度值Gv大于TH，N值会增大到一个设定的值， 这样就可以确定车辆通过标志线，并记录时间t。
• 中值滤波法：对细节处理不理想，但综合效果 好
• （2）车辆存在检测
• 将灰度判断与边缘检测相结合的方法进行车辆 有无的检测
• 1）图像处理方法（检测算法） • （2）车辆存在检测 • 将灰度判断与边缘检测相结合的方法进行车辆
有无的检测 • 阈值分割 • 灰度判断 • 小波边缘检测
• 1）图像处理方法（检测算法） • 2）交通参数提取 • 背景帧差方法 • 车辆不能过多，以确保更新的背景真实可靠 • 不适合交叉口车道处和车距较小的情况
• 三、基于非模型的交通信息检测技术 • 四、基于模型的交通信息检测技术
• 7.2视频车辆检测系统检测原理及方法研究
一、基于虚拟传感器的非模型交通检测原理
• 1、系统构成 • 视频采集与传输单元、视频检测主机、工控机
和检测系统软件组成。 • 通过图像分析处理获得所需的各种交通数据，
虚拟检测线和检测区可以在计算机或监视器的 图像画面上自由设置。
一种新型的车辆检测方法，使用灵活，比其它检 测技术能收集更多和更全面的交通数据。
视频检测是一种结合视频图像和模式识别的技术 。
视频检测处理技术通过闭路电视和数字化技术分 析交通数据。
1) 车速检测； 车型识别；
1)视频检测－车流量
通过视频摄像机作传感器，在视频 范围内设置虚拟线圈，即检测区， 车辆进入检测区时使背景灰度值发 生变化，从而得知车辆的存在，并 以此检测车辆的流量。