基于移动机器视觉和多维图像特征的道路交通流检测方法研究

改革开放以来,我国经济快速发展,私家车普及广泛,我国机动车保有量增长迅猛,导致交通拥堵现象不断发生,而对交通流量进行数据统计和分析可以建立交通诱导系统,大大减少城市拥堵,故交通流量检测与分析是当今交通部门研究的重点。传统交通流测量以人工目测、地感线圈来检测,受人眼疲劳、现场设备安装维护麻烦等影响,效果不好。而固定点机器视觉检测方法虽然不用安装实体装置,但监控相机位置固定,存在监控盲区,无法应对突发的道路状况。故本文提出一种基于移动机器视觉的多维图像特征的道路交通流检测方法,使用搭载相机的无人机在空中获取图像,再用特征提取的方法将图像降维,使用车辆跟踪算法实现车辆检测与跟踪,结合混合高斯背景建模、中值滤波等图像处理算法对图像进行处理后,通过视频中的虚拟检测线、检测框并结合相应的交通流参数算法,实现对断面流量、车速、多车道车流等交通流量检测。