基于多维度多目标的车辆计数方法

随着经济的高速发展,城市交通拥堵问题逐渐凸显,严重影响人民生活质量。为了更准确地获取视频中的车流量,文章提出了一种改进的YOLOv5+DeepSort的多维度多目标车辆计数方法。该方法可以检测、跟踪、分类车辆并对复杂路口拍摄到的视频进行计数,多维度多目标车辆计数的准确率、召回率和计数效果明显提高。对构建智能化的交通监测系统,提高交通运输效率具有重要意义。

交通视频中的车辆计数方法研究

对交通视频中的车辆计数方法进行了研究。首先采用背景更新的背景差分法获得无运动目标的背景,并采用帧差法检测是否存在运动目标,以此作为背景更新的依据。然后当前帧与背景图像做差值,并进行二值化提取运动目标。对于光线较暗车辆目标提取不完整和由于光照产生伪目标的情况,采用一种基于虚拟的横向检测线和纵向检测线相结合的检测方法计数。实验表明,本方法可较准确的实现车辆计数,并有较好的实时性。

基于背景差分的车辆计数方法的研究

针对目前复杂的交通所带来的诸如交通拥堵、交通事故和环境污染等一系列问题,本文依据MATLAB图像处理技术,利用背景差分的方法对道路车辆进行计数,并与人工计数做比较来检验其准确率。该研究提高了统计的效率,为以后交通信号灯的控制研究与城市交通的合理调度奠定了基础。

基于视频图像的车辆计数新方法

针对道路车流量检测问题,从便捷性、实时性角度出发,结合视频图像处理技术,对视频车辆计数进行了研究。直接在RGB图像中进行自适应背景更新,以此为基础,对RGB图像进行背景差分,提取出运动车辆区域,避免了复杂环境下图像灰度化过程中的信息丢失;利用当前帧和背景帧的HSI颜色空间信息来滤除阴影;通过在视频图像中设置固定虚拟检测区,实现对车辆的计数。实验结果表明,该方法计算量较小,白天情况下的计数准确率在89.58%以上;夜间的计数准确率较低,还需进一步研究改进。

基于车道映射矩阵的多车道车辆计数系统

针对城市交通路口的多车道车辆数量统计问题,提出基于车道映射矩阵的车道划分方案。根据车道映射矩阵分布情况判断车道中心线位置,利用相邻车道中心线间的距离对车道进行划分,与车辆计数算法结合,实现多车道车辆计数系统。该方案能够减少环境因素对车道划分的影响,在白天与夜晚情况下均取得较好效果。实验结果表明,该方案准确率为93.6%,能够适应复杂道路,多车道实时车辆计数系统准确率能够达到91%以上,在保证系统实时性的基础上,提供了较高的系统准确性和鲁棒性。

基于SVM的回归模型路口车辆计数方法

论文提出了一种利用监控视频对路口车辆进行计数的新的方法。针对路口车辆交通拥堵、遮挡程度高、移动速度缓慢、车行有规律等特征,提出基于回归模型的路口监控视频车辆计数算法。首先对监控视频进行处理,从中提取车流特征。之后,利用SVM对实时道路车辆密度进行辨别,并根据辨别结果,对密度高或低的情况分别应用不同的回归模型进行计数。最后,以实地采集的路口交通视频对该方法进行了验证。实验结果表明,该方法可以在实现较高准确率的基础上,占用较少的计算资源,对路口监控视频的车流进行计数。

热释电红外传感器在车辆计数系统中的应用

介绍一种以热释电红外传感器为检测部件的高速公路车辆自动计数系统。在本设计中的红外检测系统是采用新型热释电红外传感器作为探头 ,检测外界信息 ,并转换输出微弱的电信号 ,经运算放大器、比较器和防误触发电路后 ,滤去其他的干扰 ,最后所得信号驱动计数电路计数。整个系统具有性能可靠、灵敏度高、误操作率低、结构简单等特点。

基于深度学习的车辆计数算法的研究及优化

传统的图像中车辆计数一般基于目标检测的方法,但是其在车辆较密集,遮挡较严重的场景下效果不佳。本文采用CrowdCounting中密度估计的方法,将车辆计数作为回归任务,学习图像内容和车辆密度分布之间映射。本文基于VGGNet提出AAMNet神经网络模型,结合注意力机制和金字塔结构,在车辆数据集High_Vehicles上取得了不错的效果。

基于车辆统计数据的高速公路拥堵模式与应对措施研究

高速公路作为城市交通网络的重要组成部分,其运行状况直接关系到城市居民的出行效率和生活质量。然而,随着车辆数量的不断增加,高速公路拥堵现象逐渐显著,给城市交通系统带来了严峻的挑战。为了更深入地了解高速公路拥堵的形成机制和变化规律,并为制定有效的交通管理策略提供科学支持,本研究致力于基于车辆统计数据提出高速公路拥堵模式与应对措施,以便于为城市交通管理和规划提供科学的决策支持,以满足日益增长的城市交通需求,促进城市可持续发展。

基于路面标记的车辆检测和计数

交通监视系统通过采集实时交通流量数据 ,为智能化交通运输服务和控制管理提供依据 ,在智能交通系统中有着极其重要的作用。在基于视频图像的交通监视系统中 ,由路边建筑、树木等物体引起的静态阴影和由运动物体如车辆引起的运动阴影 ,是导致车辆检测错误的一大主要因素。提出了一种基于路面标记的自动车辆检测算法 ,用于检测车辆并排除阴影干扰 ,进而实现对过往车辆进行正确计数 ,能更可靠地收集各车道的实时车流信息。

高速公路多车道车辆智能计数系统的设计

采用热释电红外传感器,以MCS-51系列单片机的8031为核心,设计了一种高速公路多车道车辆智能计数系统,给出了工作原理和系统软硬件设计。测试结果表明,该设计方案应用于高速公路车辆数据科学统计具有较高的性价比,具有结构简单、准确度高、性能可靠、实用性强等优点。

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。

红外线编码扫描式智能车辆分类计数器

针对目前常用的环形线圈车辆检测器不适用于车距较近的收费站车辆计数 ,及红外线车辆计数器存在红外线光束交叉干扰和抗环境干扰能力差的缺点 ,将计算机红外线通信技术与扫描技术相结合 ,研制了编码式红外线光栅计数器 ,彻底消除了红外线交叉干扰 ,有效地抑制了背景噪声。从系统工程的角度出发 ,选择了组合式车辆分类技术 ,并配以多媒体同步监视技术 ,再对车辆进行组内二次判断 ,从根本上解决收费舞弊问题。通过软件设计使系统具备了故障自动诊断、故障自动排除和智能鉴别干扰能力等功能。

公路车辆感应线圈检测系统分析

车辆感应线圈检测系统是公路交通工程的重要组成部分,为了提高检测系统的精确度,针对感应线圈检测系统的材料选择、施工要点等方面提出了相应的解决措施,保证了系统检测的精确性和可靠性。实际应用结果表明,该方法能够实现预定的功效,具有广阔的推广应用前景。

多车道视频车流量检测和计数

车流量检测在智能交通领域具有重要的地位,车流量检测的重点是识别监控视频中的车辆并计数,因此,提出一种有效的背景建模和准确的车辆计数方法显得尤为重要。本文提出了背景差分法和混合高斯模型来提高运动车辆的检测质量,并在车道内设置了虚拟线圈,利用连通域分析法、区域灰度均值法两种方法检测运动车辆。实验结果表明区域灰度均值法要优于连通域分析法,区域灰度均值法可以解决车辆漏检的问题,车辆计数的准确度有了显著的提高,准确率可达到94%以上。

基于视频的运动车辆检测技术研究

智能交通系统是目前交通运输领域研究热点,车辆检测是智能交通系统的主要组成部分。文章研究了基于视频的车辆检测技术,指出运动车辆图像预处理、背景图像重建与更新以及运动车辆检测与技术是基于视频的车辆检测应解决的关键技术。

基于热释电红外传感器的车流量监测系统

说明了车流量检测系统的硬件设计原理图,阐述了当车辆通过时红外传感器感受到信号经过检测电路实现脉冲检测的原理,叙述了车辆计数的设计思路和软件程序的设计与实现。软件设计利用外部中断和定时器等多个中断。文中对单片机接收检测电路的脉冲序列进行了分析。系统以AT89C51作为系统核心控制单元,由8列×4行的RT12864液晶显示器显示结果。系统还配备了存储器24C256来实现对数据的存储,配备RS-232串行接口与上位机通信。文中对实时显示车流量数进行了程序设计。该方案应用于车辆检测系统中,经过验证是有效、实用的方法。

基于车流量的交通信号灯实时控制的研究

道路交通信号灯控制与道路交通标志线的设置共同组成了对道路交通控制和管理的一个完整部分。交通信号灯控制在整个道路交通工程中起到了重要的作用,它主要应用于交通量较大、交通流冲突较多和复杂的交叉路口,以及某些道路路段上需要对交通流方向控制的地方。针对现有的交通信号灯控制中的一些缺陷,本文提出一种利用交通路口中车辆数量为引导因素,利用VC++编写信号灯实时控制程序,以达到对交通信号灯的实时控制。

基于聚类分析的实时交通流量监测系统研究

文章将图像处理技术与聚类分析理论相结合,建立了一个基于视觉信息的车流量检测系统,实现了从图像获取、运动车辆检测、图像聚类分析,到车辆计数、车速及车辆大小等交通流量参数提取全过程的自动化。实验证明该系统具有一定的实用性。

基于视频的交通监控技术研究

提出了一种基于视频的实时交通监控系统。系统包括背景建模和更新,运动目标分割,特征提取,以及车辆的跟踪、分类和统计。以改进的高斯混合模型算法估算并实时更新背景图像,以背景差分法检测运动车辆并作后处理,以卡尔曼滤波算法进行车辆跟踪。通过分析车辆轮廓及其外接盒获得车辆的明显特征,最后使用提取到的特征和虚拟检测线方法对车辆进行分类和统计。实验结果表明所提出的方法用于交通监控是可行的。