基于虚拟线框的视频交通信息检测

视频交通信息检测近年发展很快,因具有大区域检测、设置灵活等优越性,已成为智能交通系统的一个研究热点。在以往的检测基础上提出一种基于虚拟线框的背景差分法进行车辆识别、车辆行驶方向判断及速度计算等算法。应用正交实验法来确定虚拟线框的大小,采用选择-平均法实现动态的背景更新。最后给出系统检测结果,经分析得出该系统准确率高于80%。

交通视频的质心算法车辆跟踪计数系统

由于基于虚拟检测线的车辆计数误差较大,因此,研究一种实时性、鲁棒性好的车辆跟踪计数的算法成为研究的重点。文中提出了一种基于质心算法的多目标跟踪模型计数算法。首先提取视频图像中的前景运动图像,然后在检测位置设定虚拟线框,并设置区域的质心位置坐标,以巴氏系数判断当前目标和参考目标的匹配程度。通过实验分析,该算法可实现快速、有效的车辆跟踪计数。

改进的视频车辆背景差分检测

实时交通信息检测在智能交通系统中起着重要的作用,视频车辆检测是交通信息检测的一种重要手段。背景差分算法因其灵活性和准确性,成为基于视频的运动目标实时检测的一种常用方法,传统背景差分算法仅仅强调对二维图像的处理,尤其强调对图像分割和目标跟踪。该文对传统背景差分算法进行了改进,提出一种基于虚拟线框的车辆视频检测算法。该算法核心思想通过在每个车道设置两个虚拟线框来检测交通流参数,虚拟线框的输出信号源于背景差分。该方法只需对虚拟线框内的图像区域进行处理,从而并且避开了在视频图像中进行复杂的车辆特征提取与跟踪,减少了运算量,降低了运算负荷。经测试算法的处理速度为25帧/秒,车辆识别精度约为88%。

基于视频分析的高速公路交通流量检测技术研究

文章阐述了基于视频的高速公路交通流量检测技术,主要包括图像预处理、背景提取及背景更新、阴影抑制、目标检测、车流量统计和车辆跟踪。经过上述一系列步骤,最终开发出一个基于视频分析的高速公路交通流量检测系统。