基于视频的车流量检测建模与分析

交通流量信息是智能交通控制中的关键成分。论文在对视频图像进行灰度处理、频域滤波和均衡化的基础上,结合直方图分析、背景差分、动态阈值二值化处理等图像分析过程,提出了双虚拟线平均法检测多车道车流量,并完成参数灵敏度检验。针对初识背景提取时间过长的问题,加入了跳帧法和像素块法,以提高系统效率。考虑到背景的时变性,采用选择更新法进行周期更新。实际结果表明,该方法兼顾了智能交通系统的环境适应性、检测实时性和统计精确性等要求,四个车道车流量统计的准确率均大于90％。     

基于视频的车流量统计算法

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.针对这一问题,提取并结合了两种图像信息：目标与检测线相对位置信息和检测线像素值变化信息,提出了一种车流量分割计数方法用于提高准确率.首先确定车辆和检测线的相对位置,然后结合检测线上图像像素特征的变化规律对车辆进行分割计数.开发了一个测试系统验证本算法的实际效果,对多种不同场景下采集的视频进行了测试和结果分析.实验结果表明,在白天情况下,本算法在实时性和准确性方面都达到了理想的效果,各车道的准确率均在95%以上;但在条件恶劣的夜间场景下,准确率略有下降,需在下一步工作中做深入研究.     

基于高斯混合模型的多车道车流量检测算法

研究视频的城市交通路口车流量检测准确率的问题,由于车速过慢,有效性差.针对目前的车流量检测算法仅限于单车道车流量检测及准确率低的问题,提出了基于高斯混合模型的多车道车流量检测算法,在交通路口的视频中设定所要检测多个车道的检测带并根据车道线划分车道,运用高斯混合模型对检测带进行背景建模,结合背景差法提取运动车辆,通过垂直投影方法解决车辆断层引起误检的问题,对车身宽度与阈值的比较判断车辆是否通过检测带,实现了多车道车流量检测.实验证明,多车道算法能有效克服断层引起误检的问题,检测车辆准确率高,实时性好,鲁棒性高,为智能交通灯控制提供准确参数.     

一种基于无人机视频影像的车流量统计算法

针对城市智能交通管理系统中车流量统计出现的漏检误检问题,提出一种基于无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)视频影像的车流量统计双虚拟检测线算法。算法利用数字图像处理技术和计算机视觉对视频流进行处理,首先对无人机获取的视频影像采用均值滤波进行去噪处理,利用改进的多帧平均方法提取出初始背景,通过背景差分法检测出运动目标,然后使用混合高斯背景模型进行背景更新,设置双虚拟检测线并计算二值图像上位于双虚拟线内的连通区域面积、长宽比,统计出实时的车流量。实例验证结果表明,该方法的准确率在非高峰期达到92.94%,高峰期达到91.62%,为城市智能交通管理提供了可靠的数据支持。     

基于视频检测技术的交通车流量研究

研究在复杂的交通十字路口环境下完成交通车流量的获取,首先对视频图像提取背景模型,进而通过图像差分获得前景图像（即运动目标）,并进行图像二值化以及去噪等图像预处理过程,而后通过设置虚拟检测区域实现对该检测区域内的车辆计数,最终得到车流量信息。     

公路车流量视频检测方法

针对视频车流量检测容易受背景以及车辆阴影等因素影响的问题,提出了一种自适应背景差分结合阴影去除的车流量检测方法。首先,建立自适应背景提取模型;然后,利用差分法从视频检测区域提取包含阴影的车辆目标,并进行二值化处理和孔洞填充;接着依据阴影区域相对于车辆区域灰度较小的特点,从填充后的二值图像阴影区域向车辆区域方向进行像素值比较,从而检测并去除阴影;最后,通过设定两排检测窗口进行车流量计数。实验结果表明,该方法受背景和车辆阴影等影响较小,在不同气候环境下具有较高的车流量检测准确率。     

基于改进混合高斯模型的运动目标检测算法

在运动目标停滞的情况下,传统的混合高斯模型会将运动目标误判为背景,导致目标漏检。为此,提出一种基于改进混合高斯模型的目标检测算法。引入背景学习参数,结合前一帧的检测结果自适应地更新背景,从而提取完整的运动目标。利用像素的八连通区域信息抑制噪声,提高算法在复杂环境中的稳定性。实验结果表明,与传统检测方法相比,该算法能够在复杂环境中准确地检测出短暂停滞的运动目标。     

基于自适应虚拟线圈的多车道车流量检测算法

针对虚拟线圈检测算法在多车道车流量检测中存在误检或者漏检的问题,提出一种基于自适应虚拟线圈的车流量检测算法。根据图像二值化原理,对ViBe算法的前景检测部分进行二次判断,并改变背景更新机制,提出一种改进的ViBe算法,以达到快速消除鬼影的目的,更准确地完成前景目标提取。在道路上设置固定检测区域,根据运动目标在固定检测区域的运动轨迹来建立或者消除非固定虚拟线圈,再进一步使用虚拟线圈的车流量检测算法实现车流量统计。选择三个不同的场景4车道无车辆变道、2车道有车辆变道和3车道有车辆变道且环境突变进行实验,所提算法的车流量检测准确率比传统的虚拟线圈算法分别提高8.9、25和16.6个百分点,且所用时间相当。实验结果表明所提算法更适用于多车道的车流量检测。     

视频车流量检测中的虚拟检测区域自动提取

针对传统视频车流量检测中虚拟检测区域人为设置,使得系统不能自动适应不同的车道环境,灵活性低的问题,提出了自动提取虚拟检测区域的算法。利用均值法获得粗糙背景,再通过概率Hough变换和车道线特征排除各种干扰线段,获取车道线并自动提取虚拟检测区域。实验表明,该算法准确度达到90%以上,实时性较好、鲁棒性高,对后续实时车流量检测及车速计算等具有较好的应用价值。     

基于DSP的单车道车流量实时监测算法

针对传统的车流量检测系统采用感应器设备硬件安装繁杂及通用车流量检测算法无法判别车辆行驶方向的问题,提出一种基于数字信号处理器（DSP）的单车道车流量实时监测算法,并应用于停车场。首先,在虚拟检测带上使用背景差分法完成车辆检测,并对均值法背景建模进行改进;其次,提出一种邻帧二值归类算法对车辆行驶方向进行判别;最后,在虚拟检测带上进行车流量计数并将车位情况实时显示于LED显示屏上。通过模拟实验验证了所提算法的可行性,并在实际测试实验中,得到邻帧二值归类算法方向判别的准确率为96.5%,车位监控算法准确率为92.2%。实验结果表明,该单车道车流量实时监测算法准确率较高,节省了检测系统设备,可以应用于单车道停车场进行车流量实时监测。     

基于背景模型的运动车辆检测算法研究

本文给出一种改进的背景初始化和更新算法,动态调整参数学习率,缩短了建立背景模型的时间,提高了背景模型适应环境变化的能力。采用Otsu阈值化方法自动选取全局阈值,完成二值化处理。结合形态学方法,去除噪音点的影响。实验表明,本文的方法能更快、更准确地检测出运动车辆区域。     

基于视频的车辆检测与跟踪算法研究

基于视频的车辆检测以及车辆跟踪是智能交通系统中的重要部分。本文在混合高斯背景模型的基础上,通过差分法分割出检测目标,利用检测目标的位置信息和色彩信息,找到与之最匹配的目标轨迹,从而实现车辆的跟踪。实验表明,该方法具有很高的检测与跟踪效率,同时能够满足智能交通系统的适时性要求。     

基于虚拟线圈的光流法车流量检测

在交通系统中常需要知道道路的占有率、车流量等交通参数。该文提出了一种有效的车流量检测方法,这种方法首先在视频图像中设置好虚拟线圈作为检测区域,然后用光流法对检测区域进行图像处理,求出光流场,根据光流场的信息来判断检测区域内是否有车辆通过,通过对检测区域的不断判断来统计车流量信息。试验证明该文提出的车流量检测算法具有实施方便、检测精度高的特点,而且很容易推广用来测量占有率、车速等其它交通参数。     

虚拟线圈和模板链相结合的车流量视频检测方法研究

在智能交通系统中,车流量检测对于准确提取交通参数起着重要作用。针对视频检测中虚拟线圈法由于环境和光照等因素影响导致检测不准确的问题,提出一种基于虚拟线圈法和模板链法相结合的车流量检测新方法。首先对采集的交通图像进行车道划分,根据虚拟线圈法设定判别准则,检测路面中的标记区域,同时运用相应的模板对车表面像素灰度变化均匀的区域进行标记,形成模板链,最后通过检测模板链实现车辆的检测。经过实验证明,该方法可以准确地检测出车辆,并具有较好的鲁棒性。     

基于背景重构的公路车流量检测方法

在分析现有检测算法的基础上,提出了一种车流量统计算法,应用自适应背景重构方法,首先利用差分法提取动目标,然后通过先边缘检测再膨胀腐蚀的方法去除车影,最后在虚拟检测线上分区域段设置资源信号灯统计车流量。实验结果表明,本算法能够适应公路背景的变化,有效地去除了车影,统计结果准确可靠。     

视频监控中特定区域入侵检测算法设计与实现

在视频监控中,需要对特定区域进行实时监控。为了克服传统的视频监控系统存在的数据量大、响应时间长和人类自身固有的弱点等缺陷导致的监控效率低下等问题,文中实现了一种智能区域入侵的检测算法。该算法是基于一种三层高斯背景建模的方法,在提取前景图像后,对前景图像进行阴影检测、全局灰度检测、目标完整性检测,同时在提取更加精确的前景目标后,分析运动目标轮廓,对目标的轮廓信息进行统计,计算出特定区域中入侵的人数。最后通过一段实际的监控视频验证了文中提出算法的有效性。     

基于视频传感器网络和交通信号的路口前景检测

针对传统背景减法并不完全适合路口前景检测的需要,提出一种利用交通信号增强背景减法性能的前景检测新方法.该方法将交通信号与视频传感器网络相结合,通过传感器网络感知环境变化,从而获取实时准确的交通视频信号,并为各像素分配自适应学习率.新旧方法的对比测试实验结果表明,新方法提高了检测精度,具有广阔的应用前景.     

基于视频的夜间车流量统计

根据夜间光照不充足的情况提出了一种有效的车流量统计算法。首先应用阈值化,分离出前景和背景,通过形态学腐蚀去除一些孤立的点以及特小区域,寻找联通区域丢弃小于设定范围的较小区域,利用形态学膨胀连接被分离的车头灯投射的光束;其次计算并判断连通区域的面积和范围,准确地提取出车灯对并且将其配对;最后通过比较前后两帧车头灯对的位置和面积对其进行跟踪,统计其车流量。实验表明,该算法复杂度较低,在良好环境下检测率可以达到97%以上。     

露天场景下高速公路违章停车视频检测算法

针对现有的停车检测算法存在不能很好地适应露天场景环境变化以及误检率过高的问题,设计了一种新的违章停车视频检测算法;利用自适应混合高斯模型实现场景背景提取与更新,获得可能的运动前景目标,通过基于像素时间序列特征的稳态分析法来检测静止目标,并根据对象区域特征实现停驶车辆的辨识,从而准确的检测出违章停车;实验结果表明,提出的算法在高速公路露天场景中正检率达到90%以上,与其他停车检测算法相比较,在减少计算量、提高系统实时性的同时,具有较好的正检率。