机器视觉车流量检测技术，智能交通的最好体现
车流量检测一直是交通领域比较关注的项目，既可以保障道路行驶安全，也可以达到宏观调控的目的。上篇我们说到，如今已经是智能交通时代了，也介绍了基于机器视觉的车牌识别技术的优势。同时，机器视觉车流量检测技术是我国实现智能交通的最好体现，在整个交通领域都有着重要的地位。?
?长久以来，也存在了许多的车流量检测方法，但是，这些方法又多多少少存在了一定的弊端。例如，超声波频检测技术：采取接收从车辆或地面反射回来的超声波来判断有无车辆通过的方法，此技术由于受电磁波传播过程中会出现衰减的影响，在实际应用中准确性较差；空气管道检测技术：通过车辆经过特定管道时，管内空气挤压而触动计数器的方式来检测，此技术显而易见方法比较繁琐，使用寿命短；电磁感应检测技术：此技术相对来说性能比较稳定、技术比较先进、也不太受环境因素的影响，但是，由于感应装置是固定埋在地面上的，一旦有车辆违章非正常行驶时，就容易产生误差了，而且路面的可维修性也相应降低了。那幺，相对而言，机器视觉车流量技术则更具有成本低、稳定性强、准确性高、应用范围广、以及交通管理信息全面等优点，正因为如此，此技术目前已经在国内外高速公路和公路的交通监控系统中得到了广泛的应用。
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?机器视觉车流量检测技术能够为交通监测提供高质量的图像信息，实现准确可靠地道路交通的监视和控制。检测系统主要是由视频采集、视频信号处理、车流量检测结果输出等几部分组成的，对应的，这些环节则是由机器
道路车辆检测技术概述 近年来，随着我国交通运输事业的蓬勃发展，智能交通系统（ITS）的研究和应用越来越得到重视，交通运输部于2011年4月颁布了《公路水路交通运输信息化“十二五”发展规划》，提出“必须把推进交通运输信息化建设摆在‘十二五’规划中的突出位置”。准确、实时、完整的交通信息采集是ITS的基础，而车辆检测器则是对动态交通信息进行实时采集的基础设施。 随着电子技术、通信技术和计算机技术的不断发展，车辆检测器也由过去比较单一的种类发展为采用不同技术手段，具有多类型、多品种、多系列的交通车辆参数检测器家族。按信息采集方式的不同，可分为固定型检测技术和移动型检测技术。固定型检测技术可分为磁频采集、波频采集和视频采集3类，主要有感应线圈检测器、磁力检测器、微波检测器、超声波检测器、红外线检测器和视频检测器等，目前我国道路监控系统中，使用最多的是感应线圈车辆检测器、视频车辆检测器和微波车辆检测器3种。移动型检测技术目前主要有浮动车法、车辆识别法和探测车法等，运用的技术主要有基于GPS的定位采集技术、基于汽车牌照自动判别的采集技术、基于电子标签（Beacon）的定位采集技术和基于手机探测车的采集技术。 1磁频类车辆检测器 磁频类车辆检测器是基于电磁感应原理的车辆检测器，主要有感应线圈检测器、磁性检测器和地磁检测器等，其中感应线圈检测器是目前使用最广泛的交通流量检测装置。 1．1感应线圈检测器 感应线圈检测器是地埋型检测器，其传感器为一组通有一定工作电流的环形感应线圈。当车辆进入环形感应线圈所形成的磁场时，引起电路中调谐电流的频率或相位变化，检测处理单元通过对频率或相位变化的响应，得出一个检测到车辆的输出信号。感应线圈检测器可直接提供车辆出现、车辆通过、车辆计数及车道占有率等交通流信息。调查表明，用2m×2m的标准感应线圈对交通流量进行检测，其精度可达到98%～99%。通常在同一车道内埋设2个感应线圈，根据测定车辆
学院 文献综述 题目汽车检测站设计 姓名徐金权 专业机械设计制造及自动化 学号 7 指导教师郭磊魁 日期2016年12月16日
汽车综合性能检测站设计 一、前言 汽车检测站是综合运用现代检测技术，对汽车实施不解体检测、诊断的。它具有现代的检测设备和检测方法，能在室检测出车辆的各种参数，并诊断出可能出现的故障，为全面、准确评价汽车的使用性能和技术状况提供依据。其重要意义在于，能提高维修效率，并对维修质量进行监管，从而保证行车安全。 汽车综合性能检测站的设计建造在汽车运输行业来说是一项投资比较大技术性较强的工作，如何建好、管好汽车综合性能汽车检测站，这是摆在广大汽车运输行业科技人员面前的一个重要问题。这就要求我们在检测站的设计规划阶段，应着眼于国成熟的设计方案，充分考虑到检测站将要面的新形势和出现的新变化，拿出合理且具有前瞻性的设计方案。
汽车检测站的发展历史 国外发展历程 早在50年代在一些工业发达国家就形成以故障诊断和性能调试为主的单项检测技术和生产单项检测设备。60年代初期进入我国的汽车检测试验设备有美国的发动机分析仪、英国的发动机点火系故障诊断仪和汽车道路试验速度分析仪等，这些都是国外早期发展的汽车检测设备。60年代后期，国外汽车检测诊断技术发展很快，并且大量应用电子、光学、理化与机械相结合的光机电、理化机电一体化检测技术。例如：非接触式车速仪、前照灯检测仪、车轮定位仪、排气分析仪等都是光机电、理化机电一体化的检测设备。 进入70年代以来，随着计算机技术的发展，出现了汽车检测诊断、数据采集处理自动化、检测结果直接打印等功能的汽车性能检测仪器和设备。在此基础上，为了加强汽车管理、各工业发达国家相继建立汽车检测站和检测线，使汽车检测制度化。 国发展历程 我国从20世纪50年代开始研究汽车检测技术，为满足汽车维修需要，当时交通部主持进行了发动机气缸漏气量检测仪，点火正时灯等检测仪器的研究与开发。 随着国民经济的发展，科学技术在各个领域都有了快速的发展，汽车检测与诊断技术也随之得到快速发展。在单台检测设备研制成功的基础上，交通部自1980年开始，有计划地在全国公路运输系统筹建汽车综合性能检测站，取得了很大成绩。公安部门在全国中等以上的城市中，也建成了许多安全性能检测站。到2004年底，全国公路运输部门建成并投入使用的汽车综合性能检测站约1400余个。同时公安部门建成了数百个汽车安全性能检测站，部队，石油，冶金，外贸等系统和部分大专院校也建成了一定数量的汽车检测站。因此，目前我国以基本形成全国性的汽车检测网络。不仅如此，全国各地的维修企业使用的检测诊断设备也日益增多。汽车检测站的蓬勃发展，对保证在用汽车技术状况良好，监督维修质量，保障行车安全起到了非常重要的作用。同时，也促进了汽车诊断检测技术的发展。
#include "ioCC2530.h" #include "LM6059BCW.h" #define uchar unsigned char #define uint unsigned int #define int16 short #define uint16 unsigned short uchar D1[]={"DIANY AZHI: mv"}; uchar D2[]={"shuliang: "}; uint voltage; uchar A1,A2,A3,A4; /****系统时钟不分频 计数时钟32 分频 **************************/ void InitClock(void) { CLKCONCMD = 0x28; //时器计数时钟设定为1M Hz, 系统时钟设定为32 MHz while(CLKCONSTA & 0x40); //等晶振稳定 } /**************************** //初始化LED 控制IO 口程序 *****************************/ void InitLEDIO(void) { P1DIR|=0xff; P0DIR|=0Xfd; } void Init_ADInput() { P0SEL|=0X02; //设置P0.1外部模拟输入 P0DIR&=~0X02;//设置为输入 } uint get_WB() //得到微波信号 { uint16 value; ADCCON3|=0X31; //1.25v内部参考电压，512DEC,12为有效,单通道转换源为AIN1 ADCCON1|=0X30; //ADC启动方式选择为ADCCON1.ST=1事件 ADCCON1|=0X40; //ADC启动转换
机器视觉技术发展现状 人类认识外界信息的80%来自于视觉，而机器视觉就是用机器代替人眼来做 测量和判断，机器视觉的最终目标就是使计算机像人一样，通过视觉观察和理解 世界，具有自主适应环境的能力。作为一个新兴学科，同时也是一个交叉学科，取“信息”的人工智能系统，其特点是可提高生产的柔性和自动化程度。目前机器视觉技术已经在很多工业制造领域得到了应用，并逐渐进入我们的日常生活。 机器视觉是通过对相关的理论和技术进行研究，从而建立由图像或多维数据中获机器视觉简介 机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉主要利用计算机来模拟人的视觉功能，再现于人类视觉有关的某些智能行为，从客观事物的图像中提取信息进行处理，并加以理解，最终用于实际检测和控制。机器视觉是一项综合技术，其包括数字处理、机械工程技术、控制、光源照明技术、光学成像、传感器技术、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术和人机接口技术等，这些技术相互协调才能构成一个完整的工业机器视觉系统[1]。 机器视觉强调实用性，要能适应工业现场恶劣的环境，并要有合理的性价比、通用的通讯接口、较高的容错能力和安全性、较强的通用性和可移植性。其更强调的是实时性，要求高速度和高精度，且具有非接触性、实时性、自动化和智能 高等优点，有着广泛的应用前景[1]。 一个典型的工业机器人视觉应用系统包括光源、光学成像系统、图像捕捉系统、图像采集与数字化模块、智能图像处理与决策模块以及控制执行模块。通过 CCD或CMOS摄像机将被测目标转换为图像信号，然后通过A/D转换成数字信号传送给专用的图像处理系统，并根据像素分布、亮度和颜色等信息，将其转换成数字化信息。图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，如面积、 数量、位置和长度等，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作[1]。 机器视觉一般都包括下面四个过程：
基于机器视觉的工件识别和定位文献综述 1.前言 1.1工业机器人的现状与发展趋势 机器人作为一种最典型的应用范围广、技术附加值高的数字控制装备，在现代先进生产制造业中发挥的作用越来越重要，机器人技术的发展将会对未来生产和社会发展起到强有力的推动作用。《2l 世纪日本创建机器人社会技术发展战略报告》指出，“机器人技术与信息技术一样，在强化产业竞争力方面是极为重要的战略高技术领域。培育未来机器人产业是支撑2l 世纪日本产业竞争力的产业战略之一，具有非常重要的意义。” 研发工业机器人的初衷是为了使工人能够从单调重复作业、危险恶劣环境作业中解脱出来，但近些年来，工厂和企业引进工业机器人的主要目的则更多地是为了提高生产效率和保证产品质量。因为机器人的使用寿命很长，大都在10 年以上，并且可以全天后不间断的保持连续、高效地工作状态，因此被广泛应用于各行各业，主要进行焊接、装配、搬运、加工、喷涂、码垛等复杂作业。伴随着工业机器人研究技术的成熟和现代制造业对自动生产的需要，工业机器人越来越被广泛的应用到现代化的生产中。 现在机器人的价格相比过去已经下降很多，并且以后还会继续下降，但目前全世界范围的劳动力成本都有所上涨，个别国家和地区劳动力成本又很高，这就给工业机器人的需求提供了广阔的市场空间，工业机器人销量的保持着较快速度的增长。工业机器人在生产中主要有机器人工作单元和机器人工作生产线这两种应用方式，并且在国外，机器人工作生产线已经成为工业机器人主要的应用方式。以机器人为核心的自动化生产线适应了现代制造业多品种、少批量的柔性生产发展方向，具有广阔的市场发展前景和强劲生命力，已开发出多种面向汽车、电气机械等行业的自动化成套装备和生产线产品。在发达国家，机器人自动化生产线已经应用到了各行各业，并且已经形成一个庞大的产业链。像日本的FANUC、MOTOMAN，瑞典的ABB、德国的KUKA、意大利的COMAU 等都是国际上知名的被广泛用于自动化生产线的工业机器人。这些产品代表着当今世界工业机器人的最高水平。 我国的工业机器人前期发展比较缓慢。当将被研发列入国家有关计划后，发展速度就明显加快。特别是在每次国家的五年规划和“863”计划的重点支持下，我国机器人技术的研究取得了重大发展。在机器人基础技术和关键技术方面都取得了巨大进展，科技成果已经在实际工作中得到转化。以沈阳新松机器人为代表的国内机器人自主品牌已迅速崛起并逐步缩小与国际品牌的技术差距。 机器人涉及到多学科的交叉融合，涉及到机械、电子、计算机、通讯、控制等多个方面。在现代制造业中，伴随着工业机器人应用范围的扩大和机器人技术的发展，机器人的自动化、智能化和网络化的程度也越来越高，所能实现的功能也越来越多，性能越来越好。机器人技术的内涵已变为“灵活应用机器人技术的、具有实在动作功能的智能化系统。”目前，工业机器人技术正在向智能机器和智能系统的方向发展，其发展趋势主要为：结构的模块化和可重构化；控制技术的开放化、PC 化和网络化；伺服驱动技术的数字化和分散化；多传感器融合技术的实用化；工作环境设计的优化和作业的柔性化以及系统的网络化和智能化等方面。 1.2机器视觉在工业机器人中的应用 工业机器人是FMS（柔性加工）加工单元的主要组成部分，它的灵活性和柔性使其成为自动化物流系统中必不可少的设备，主要用于物料、工件的装卸、分捡和贮运。目前在全世界有数以百万的各种类型的工业机器人应用在机械制造、零件加工和装配及运输等领域，
车流量检测技术综述 胡明亮1，李飞飞 2 ，钟德浩3 （1、江西方兴科技有限公司，江西南昌330003） （2、江西省高等级公路管理局泰井管理处，江西南昌330003） （3、江西省高等级公路管理局瑞赣养护中心，江西南昌330003） 摘要：车流量检测是交通管理与控制的基础。在综述了车流量检测的传统方法、技术特点和 存在的问题后，重点分析了基于视频图像的车流量检测技术，并对其发展趋势进行了展望。 关键词：信息工程；视频图像；车流量检测；数字图像处理 0 前言 城市智能交通已逐步得到社会各界的广泛关注，如何通过智能交通系统建设来缓解日益严重的交通问题已成为交通领域的研究热点。车流量检测系统是智能交通(ITS)的基础部分，在城市道路建设、国道高速公路建设、隧道桥梁建设以及交通流的基础理论研究中占有很重要的地位。近年来，逐渐发展起来了以空气管道检测技术、磁感应检测技术、波频检测技术和视频检测技术等[1～2]为代表的多种交通检测技术[3]。车流量检测主要是通过各种传感设备对路面行驶车辆进行探测，获取相关交通参数，以达到对公路各路段交通状况及异常事件的自动检测、监控、报警等目的。 较其它方法而言，基于视频图像的检测技术涉及到视频采集、通信传输、图像处理、人工智能以及计算机视觉等多个学科，具有安装维修灵活、成本低、应用范围广、可拓展性强和交通管理信息全面等优点，并已经在国内外高速公路和公路的交通监控系统中得到应用。常用的基于视频图像的车辆检测算法有：灰度法、背景差法、相邻帧差法、边缘检测法[4]等。随着图像处理技术、计算机视觉、人工智能的发展和硬件处理速度的提高，基于视频图像的车流量检测技术得到了广泛的应用。本文对各种车流量检测方法进行了综述，并对基于视频图像的车流量检测研究工作进行了展望。 1 传统车流量检测方法 按照车辆信息获取方式的不同，实际应用当中已经产生了空气管道检测技术、磁感应检测技术和波频检测技术。 1.1 空气管道检测技术 空气管道检测是接触式的检测方法，在高速公路主线的检测点拉一条空心的塑料管道并作固定，一端封闭，另一端连接计数器，当车辆经过塑料管道时，车轮压到空气管道，管内空气被挤压而触动计数器进行计算车流量的方法。 显然，该方法只能获取单一的车辆信息，且方法繁琐，寿命短，已经被磁感应检测等技术所取代。 1.2 磁感应检测技术 磁感应检测器可分为线圈和磁阻传感器两种。环形线圈检测器是目前世界上应用最广泛的一种检测设备，由埋设在路表下的线圈和能够测量该线圈电感的电子设备组成。车辆通过线圈，引起线圈磁场的变化，检测器据此计算出车辆的流量、速度、时间占有率和长度等交通参数。图1利用一个LC振荡器和一个通用单片机即构成了感应线圈检测系统。当感应线圈的电感L发生变化时，LC振荡器的振荡频率也随之变化，由单片机获取其振荡频率并通过频率变化给出高/低电平信号来判断是否有车辆通过[5～6]。磁阻传感器的基本原理是在铁磁材料中会发生磁阻的非均质现像（AMR）。当沿着一条长且薄的铁磁合金带的长度方向施加一个电流，在垂直于电流的方向施
汽车检测技术标准 第一章概述 1、汽车检测（vechicle inspection）：1、汽车不解体 2、利用汽车检测设备和计算机技术 3、对 汽车性能进行快速、准确、定量的检测4确定汽车技术状况或工作能力的检查和测量5、汽车继续运行或进厂维护或修理提供可靠的依据 2、汽车检测的目的：1、预防故障。2、建立科学的汽车维修体系。 3、汽车检测的分类：1、汽车安全环保检测（年检，安全性、环保性）。2、汽车综合性能检测 （动力性、燃料经济性、安全性、环保性、可靠性、操纵稳定性）。 4、检测参数：1、工作过程参数（发动机功率、制动力）2、伴随过程参数（振动、噪声、异响） 3、几何尺寸参数（气门间隙、自由行程）。 5、检测参数的选择原则：1、灵敏性：检测参数相对于技术状况参数的变化快慢。2、单值性： 单调性，汽车技术状况参数:初始值uf终了值ue的范围内，检测参数的变化不应出现极值（即dP/du≠0）3、稳定性：在相同的测试条件下，多次测的统一检测参事的测量值，具有良好的重复性。 6、检测参数标准的类型：国家标准（GB）、行业标准（JT-交通，/T-推荐性）、3、地方标准 （DB）、企业标准（Q/…） 7、检测参数标准的组成：初始值、许用值、极限值。 8、测量：利用测量仪表通过实验和计算方法获取检测参数的量值。 9、汽车检测设备的组成：试验条件模拟装置、取样装置、附加装置、测量系统。 10、测量系统的组成：传感器（把非电物理量转换成电量信号的一种变换器）、信号调理电路、 测量仪表。 11、信号调理电路：传感器输出的信号各种形式的信号处理（如电量转换、阻抗转换、离 屏蔽、小信号放大、温度补偿、滤波和调制等）将其调整为适合后续处理电路（A/D卡）应用的规范信号（0～5V、0～10mA及4～20mA等电信号）。（热电偶） 12、智能仪表与虚拟仪表：智能仪表（微处理器与电子仪器相结合的产物）、虚拟仪表（计算 机和电子仪器结合的产物）。区别？ 13、汽车检测线的检车单元布置的4个原则：1、对现场的环境污染最小。2、对检测精度影响 小。3、应考虑每个检车单元的检测等时行。4、空间布置上要合理，不能发生空间上的干涉，占地面积少。 第二章发动机性能检测 1、发动机综合检测仪的组成：信号拾取系统、信号与处理系统、采控显示系统。 2、起动系测试前的连接：蓄电池电压拾取器、起动电流拾取器。 3、充电系测试前的连接：蓄电池电压拾取器、充电电流拾取器、充电电压探针。 4、无外载测功：无外部负荷时，猛踩加速踏板，发动机突然加速所发出的动力除克服各种阻力 外,有效转矩全部用于加速自身各运动部件的运转，即发动机以自身运动部件为负载加速运转。 5、无外载加速时间测功法的原理：在节气门全开时，测量在给定转速范围(n2-n1)内的加速时间 Δt。点火系的点火脉冲一缸信号拾取器夹在一缸高压线上获取发动机的转速信号；当驾驶员迅速踩下油门，发动机转速迅速升高，计算机自动判断转速并且分别记下转速从n1到n2时的时间t1和t2。计算功率。 6、无外载加速时间测功法用哪些拾取器？一缸信号拾取器。
基于机器视觉的产品识别检测技术研究 摘要：机器视觉检测系统采用CCD照相机将被检测的目标转换成图像信号，传送给图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号，图像处理系统对这些信号进行各种运算来抽取目标特征，如面积、数量、位置，再根据预设的允许度和其他条件输出结果，包括尺寸、个数、合格/不合格、标识有无等，实现自动识别功能。机器视觉的研究是从20世纪60年代中期开始70年代已形成几个重要研究分支：目标制导的图像处理、图像处理和分析的并行运算、序列图像分析和运动参量求值、视觉知识的表示、视觉系统的知识库等。 关键词：机器视觉；CCD相机；图像处理；产品检测。
引言 机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断，它是一项综合技术，其中包括数字图像处理技术、控制技术、电光源照明技术、光学成像技术、传感技术、模拟与数字视频技术等，机器视觉更强调实用性，要求能够适应工业生产中恶略的环境，要有通用的工业接口。电视摄像技术的成熟与计算机技术的发展使得机器视觉研究成为可能，它作为早期人工智能的一部分，由于技术条件的限制进展缓慢。后来在随着计算机技术的快速发展，机器视觉的研究得到了迅速发展在国外，机器视觉的应用普及主要体现在半导体及电子行业，机器视觉系统在产品检测方面已经得到了广泛的应用。在中国机器视觉技术应用开始与90年代，目前国内机器视觉大多为外国品牌，不过随着机器视觉的应用，国内公司技术上已经逐渐成熟。与此同时，随着配套基础设施建设的完善，技术、资金的积累，各行各业对机器视觉技术的工业自动化、智能化需求开始广泛出现。国内高校校、研究所和企业在这个领域进行了积极探索和大胆尝试，这都将促进工业检测自动化技术向智能化发展。
车流量检测技术综述 胡明亮1，李飞飞2 ，钟德浩3 （1、江西方兴科技有限公司，江西南昌330003） （2、江西省高等级公路管理局泰井管理处，江西南昌330003） （3、江西省高等级公路管理局瑞赣养护中心，江西南昌330003） 摘要：车流量检测是交通管理与控制的基础。在综述了车流量检测的传统方法、技术特点和 存在的问题后，重点分析了基于视频图像的车流量检测技术，并对其发展趋势进行了展望。 关键词：信息工程；视频图像；车流量检测；数字图像处理 0 前言 城市智能交通已逐步得到社会各界的广泛关注，如何通过智能交通系统建设来缓解日益严重的交通问题已成为交通领域的研究热点。车流量检测系统是智能交通(ITS)的基础部分，在城市道路建设、国道高速公路建设、隧道桥梁建设以及交通流的基础理论研究中占有很重要的地位。近年来，逐渐发展起来了以空气管道检测技术、磁感应检测技术、波频检测技术和视频检测技术等[1～2]为代表的多种交通检测技术[3]。车流量检测主要是通过各种传感设备对路面行驶车辆进行探测，获取相关交通参数，以达到对公路各路段交通状况及异常事件的自动检测、监控、报警等目的。 较其它方法而言，基于视频图像的检测技术涉及到视频采集、通信传输、图像处理、人工智能以及计算机视觉等多个学科，具有安装维修灵活、成本低、应用范围广、可拓展性强和交通管理信息全面等优点，并已经在国内外高速公路和公路的交通监控系统中得到应用。常用的基于视频图像的车辆检测算法有：灰度法、背景差法、相邻帧差法、边缘检测法[4]等。随着图像处理技术、计算机视觉、人工智能的发展和硬件处理速度的提高，基于视频图像的车流量检测技术得到了广泛的应用。本文对各种车流量检测方法进行了综述，并对基于视频图像的车流量检测研究工作进行了展望。 1 传统车流量检测方法 按照车辆信息获取方式的不同，实际应用当中已经产生了空气管道检测技术、磁感应检测技术和波频检测技术。 1.1 空气管道检测技术
基于机器视觉的产品检测技术研究 1、机器视觉 1.1机器视觉的概念 机器视觉被定义为用计算机来模拟人的视觉功能，从客观事物的图像中提取信息，进行处理并加以理解，最终用于实际检测、测量和控制。一个典型的工业机器视觉应用系统包括光源、光学系统、图像采集系统、数字图像处理与智能判断决策模块和机械控制执行模块。系统首先通过CCD相机或其它图像拍摄装置将目标转换成图像信号,然后转变成数字化信号传送给专用的图像处理系统，根据像素分布!亮度和颜色等信息，进行各种运算来抽取目标的特征,根据预设的容许度和其他条件输出判断结果。 值得一提的是，广义的机器视觉的概念与计算机视觉没有多大区别，泛指使用计算机和数字图像处理技术达到对客观事物图像的识别、理解。而工业应用中的机器视觉概念与普通计算机视觉、模式识别、数字图像处理有着明显区别，其特点是： 1、机器视觉是一项综合技术，其中包括数字图像处理技术、机械工程技术、控制技术、电光源照明技术，光学成像技术、传感器技术、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术、人机接口技术等。这些技术在机器视觉中是并列关系。相互协调应用才能构成一个成功的工业机器视觉应用系统。 2、机器视觉更强调实用性，要求能够适应工业生产中恶劣的环境，要有合理的性价比，要有通用的工业接口，能够由普通工作者来操作，有较高的容错能力和安全性，不会破坏工业产品，必须有较强的通用性和可移植性。 3、对机器视觉工程师来说，不仅要具有研究数学理论和编制计算机软件的能力，更需要光、机、电一体化的综合能力。 4、机器视觉更强调实时性,要求高速度和高精度，因而计算机视觉和数字图像处理中的许多技术目前还难以应用于机器视觉，它们的发展速度远远超过其在工业生产中的实际应用速度。 1.2机器视觉的研究范畴 从应用的层面看，机器视觉研究包括工件的自动检测与识别、产品质量的自动检测、食品的自动分类、智能车的自主导航与辅助驾驶、签字的自动验证、目标跟踪与制导、交通流的监测、关键地域的保安监视等等。从处理过程看,机器视觉分为低层视觉和高层视觉两阶段。低层视觉包括边缘检测、特征提取、图像分割等，高层视觉包括特征匹配、三维建模、形状分析与识别、景物分析与理解等。从方法层面看，有被动视觉与主动视觉之，又有基于特征的方法与基于模型的方法之分。从总体上来看，也称作计算机视觉。可以说，计算机视觉侧重于学术研究方面，而机器视觉则侧重于应用方面。 机器人视觉是机器视觉研究的一个重要方向，它的任务是为机器人建立视觉系统，使得机器人能更灵活、更自主地适应所处的环境，以满足诸如航天、军事、工业生产中日益增长的需要（例如，在航天及军事领域对于局部自主性的需要，在柔性生产方式中对于自动定位与装配的需要，在微电子工业中对于显微结构的检测及精密加工的需要等）。机器视觉作为一门工程学科，正如其它工程学科一样，是建立在对基本过程的科学理解之上的。机器视觉系统的设计依赖于具体的问题，必须考虑一系列诸如噪声、照明、遮掩、背景等复杂因素，折中地处理信噪比、分辨率、精度、计算量等关键问题。 1.3机器视觉的研究现状 机器视觉研究出现于60年代初期，电视摄像技术的成熟与计算机技术的发展使得机器视觉研究成为可能。它作为早期人工智能研究的一部分，由于技术条件的限制，进展缓慢。80年代初，在D·Marr提出的计算视觉理论指导下，机器视觉研究得到了迅速发展，成为
佰誉达 车流量检测雷达 （本产品已通过国家道路交通安全产品质量监督检验中心公安部交通安全产品质量监督检测中心认证） 用户手册 佰誉达科技 深圳
目录 一、微波车流量检测雷达概述 (1) 1.1用途 (1) 1.2描述 (1) 1.3技术指标 (2) 1.3.1微波指标 (2) 1.3.2检测指标 (2) 1.3.3通信指标 (2) 1.3.4环境与可靠性指标 (2) 1.3.5电源指标 (2) 1.3.6物理指标 (3) 1.4应用领域 (3) 1.4.1路口模式（城市交通） (3) 1.4.2高速公路（城市交通、高速公路） (3) 1.5典型应用 (3) 1.5.1路口模式（城市交通） (3) 1.5.2路段模式（城市交通、高速公路） (4) 二、微波车流量检测雷达的安装 (6) 2.1设备组成 (6) 2.2设备安装 (6) 2.3工程安装 (7) 2.4雷达接口 (7) 三、微波车流量检测雷达的调试及使用 (7) 3.1软件运行环境 (7) 3.2软件安装 (8) 3.3软件使用说明 (8) 3.3.1主界面 (8) 3.3.2 设备参数 (8) 3.3.3雷达参数 (9) 3.3.4 安装参数 (9) 3.3.5 连接雷达 (10) 3.3.6按钮功能说明 (10) 3.3.7 车道计数 (11) 3.3.8 车道流量统计直方图 (11) 四、微波车流量检测雷达数据传输 (11) 4.1雷达数据传输模式 (11) 五、微波车流量检测雷达故障排除 (12) 附录1 (12)
一、微波车流量检测雷达概述 1.1用途 车流量检测雷达是拥有完全自主知识产权的新型微波车辆检测器，利用雷达线性调频技术原理，对路面发射微波，通过对回波信号进行高速实时的数字化处理分析，检测车流量、速度、车道占有率和车型等交通流基本信息的非接触式交通检测器。检测器主要应用于高速公路、城市快速路、普通公路交通流量调查站和桥梁的交通参数采集，为交通管理提供准确、可靠、实时的交通情报，为实现交通智能化提供技术支持。 1.2描述 车流量检测雷达是一种工作在微波频段的雷达探测器。雷达向路面连续发射线性调频微波波束，车辆通过微波波束时反射信号，根据反射信号检测目标是否存在并计算其交通参数。每隔一定时间（1s-1000s）将各种交通流参数信息通过数据通道传输到指挥控制中心。它能可靠的检测与区分公路上的任何车辆，包括从摩托车到多轴、高车身的车辆以及拖车等，检测路上每一车道所通过的车流量、车辆速度、车道占有率、车型分类等参数。 检测器雷达采用的是中心频率为24GHz的微波信号，因此具有高频微波的所有特性，自主开发的雷达信号分析处理算法检测精度高，检测范围宽，可以跨越道路中央隔离带的防眩板、树丛及金属护栏等障碍物检测到驶过的车辆，大大降低了隔离带对检测精度的影响。同时，由于微波对环境干扰不敏感，使得其在各种天气气候条件下都保持准确的检测。 检测器采用了创新的软件设计理念，将车道的静态划分和动态划分结合起来，在使用前静态划分车道，并在使用中根据车流的实际情况调整车道的划分，对跨车道行驶的车辆可通过模糊判断，合理的将该车划分到最近的一个车道，而不会检测为两辆车，解决了城市复杂交通情况下的应用问题。 综合来说主要有以下特点： 1)自主研发，可根据需求更改数据输出接口和协议，且支持远程软件控制； 2)安装方便，维护简单。 3)高适应性，在恶劣气候条下稳定工作，不受风、雨、雾、冰雹等影响。 4)自动车道识别功能，实现0后置距离的安装。
西南交通大学 毕业设计（论文） 基于视频的车流量检测算法研究 专业: 自动化 指导老师: 侯进 二零一零年六月
西南交通大学本科毕业设计（论文）第I页 院系信息科学与技术学院专业自动化 年级2006级姓名安伟 题目基于视频的车流量检测算法研究 指导教师 评语 指导教师(签章) 评阅人 评语 评阅人(签章) 成绩 答辩委员会主任(签章) 年月日
毕业设计任务书 班级自动化2班学生姓名安伟学号2006 专业自动化 发题日期：2010 年1月1 日完成日期：2010 年6 月15 日 题目基于视频的车流量检测算法研究 题目类型：工程设计√技术专题研究理论研究软硬件产品开发 一、设计任务及要求 车流量信息是交通控制中的重要信息，其检测在智能交通系统中占有重要地位。基于视频图像处理技术的车流量检测系统，通过安装在道路旁边或者中间隔离带的支架上的摄像机和图像采集设备将实时的视频信息采入，经过对视频图像的处理分析可以进行车流量的实时检测。基于视频的车流量检测系统有易安装、维护及实现方便等明显的优势，非常有利于交通系统的管理及控制。具体要求如下： 1. 对图像进行预处理 2. 进行车流量的统计 3. 人机界面简单清楚友好 二、应完成的硬件或软件实验 采集视频图像，对图像进行分析处理，完成车流量的统计，与实际通过车辆数目比较，分析本系统的正确检测率。 三、应交出的设计文件及实物（包括设计论文、程序清单或磁盘、实验装置或产品等） 1. 毕业设计论文（必须完全符合学校规范，内容严禁有丝毫的抄袭剽窃） 2. CD-R（含论文，程序，程序使用说明书，演示视频，盘面注明姓名，专业，日期） 3. 英文翻译按学校规定，导师无特殊要求
机器视觉概念/研究现状/应用/检测 内容来源网络，由“深圳机械展（11万㎡，1100多家展商，超10万观众）”收集整理！ 更多cnc加工中心、车铣磨钻床、线切割、数控刀具工具、工业机器人、非标自动化、数字化无人工厂、精密测量、3D打印、激光切割、钣金冲压折弯、精密零件加工等展示，就在深圳机械展. 1、机器视觉 1.1机器视觉的概念 机器视觉被定义为用计算机来模拟人的视觉功能，从客观事物的图像中提取信息，进行处理并加以理解，最终用于实际检测、测量和控制。一个典型的工业机器视觉应用系统包括光源、光学系统、图像采集系统、数字图像处理与智能判断决策模块和机械控制执行模块。系统首先通过CCD相机或其它图像拍摄装置将目标转换成图像信号,然后转变成数字化信号传送给专用的图像处理系统，根据像素分布!亮度和颜色等信息，进行各种运算来抽取目标的特征,根据预设的容许度和其他条件输出判断结果。 值得一提的是，广义的机器视觉的概念与计算机视觉没有多大区别，泛指使用计算机和数字图像处理技术达到对客观事物图像的识别、理解。而工业应用中的机器视觉概念与普通计算机视觉、模式识别、数字图像处理有着明显区别，其特点是： 1、机器视觉是一项综合技术，其中包括数字图像处理技术、机械工程技术、控制技术、电光源照明技术，光学成像技术、传感器技术、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术、人机接口技术等。这些技术在机器视觉中是并列关系。相互协调应用才能构成一个成功的工业机器视觉应用系统。 2、机器视觉更强调实用性，要求能够适应工业生产中恶劣的环境，要有合理的性价比，
要有通用的工业接口，能够由普通工作者来操作，有较高的容错能力和安全性，不会破坏工业产品，必须有较强的通用性和可移植性。 3、对机器视觉工程师来说，不仅要具有研究数学理论和编制计算机软件的能力，更需要光、机、电一体化的综合能力。 4、机器视觉更强调实时性,要求高速度和高精度，因而计算机视觉和数字图像处理中的许多技术目前还难以应用于机器视觉，它们的发展速度远远超过其在工业生产中的实际应用速度。 1.2机器视觉的研究范畴 从应用的层面看，机器视觉研究包括工件的自动检测与识别、产品质量的自动检测、食品的自动分类、智能车的自主导航与辅助驾驶、签字的自动验证、目标跟踪与制导、交通流的监测、关键地域的保安监视等等。从处理过程看,机器视觉分为低层视觉和高层视觉两阶段。低层视觉包括边缘检测、特征提取、图像分割等，高层视觉包括特征匹配、三维建模、形状分析与识别、景物分析与理解等。从方法层面看，有被动视觉与主动视觉之，又有基于特征的方法与基于模型的方法之分。从总体上来看，也称作计算机视觉。可以说，计算机视觉侧重于学术研究方面，而机器视觉则侧重于应用方面。 机器人视觉是机器视觉研究的一个重要方向，它的任务是为机器人建立视觉系统，使得机器人能更灵活、更自主地适应所处的环境，以满足诸如航天、军事、工业生产中日益增长的需要（例如，在航天及军事领域对于局部自主性的需要，在柔性生产方式中对于自动定位与装配的需要，在微电子工业中对于显微结构的检测及精密加工的需要等）。机器视觉作为一门工程学科，正如其它工程学科一样，是建立在对基本过程的科学理解之上的。机器视觉系统的设计依赖于具体的问题，必须考虑一系列诸如噪声、照明、遮掩、背景等复杂因素，折中地处理信噪比、分辨率、精度、计算量等关键问题。
昆明学院 文献综述 汽车检测站设计 徐金权 机械设计制造及自动化 0237 指导教师郭磊魁
日期2016年12月16日
汽车综合性能检测站设计 汽车检测站是综合运用现代检测技术，对汽车实施不解体检测、诊断的机构。 它具有现代的检测设备和检测方法，能在室内检测出车辆的各种参数，并诊断出可能出现的故障，为全面、准确评价汽车的使用性能和技术状况提供依据。其重要意义在于，能提高维修效率，并对维修质量进行监管，从而保证行车安全。 汽车综合性能检测站的设计建造在汽车运输行业来说是一项投资比较大技术性较强的工作，如何建好、管好汽车综合性能汽车检测站，这是摆在广大汽车 运输行业科技人员面前的一个重要问题。这就要求我们在检测站的设计规划阶段，应着眼于国内成熟的设计方案，充分考虑到检测站将要面的新形势和出现的新变化，拿出合理且具有前瞻性的设计方案。
汽车检测站的发展历史 国外发展历程 早在50 年代在一些工业发达国家就形成以故障诊断和性能调试为主的单项 检测技术和生产单项检测设备。60 年代初期进入我国的汽车检测试验设备有美国的发动机分析仪、英国的发动机点火系故障诊断仪和汽车道路试验速度分析仪等，这些都是国外早期发展的汽车检测设备。60 年代后期，国外汽车检测诊断技术发展很快，并且大量应用电子、光学、理化与机械相结合的光机电、理化机 电一体化检测技术。例如：非接触式车速仪、前照灯检测仪、车轮定位仪、排气分析仪等都是光机电、理化机电一体化的检测设备。 进入70 年代以来，随着计算机技术的发展，出现了汽车检测诊断、数据采 集处理自动化、检测结果直接打印等功能的汽车性能检测仪器和设备。 在此基础 上，为了加强汽车管理、各工业发达国家相继建立汽车检测站和检测线，使汽车检测制度化。 国内发展历程 我国从20世纪50年代开始研究汽车检测技术，为满足汽车维修需要，当时 交通部主持进行了发动机气缸漏气量检测仪，点火正时灯等检测仪器的研究与开发。 随着国民经济的发展，科学技术在各个领域都有了快速的发展，汽车检测与 诊断技术也随之得到快速发展。在单台检测设备研制成功的基础上，交通部自 1980年开始，有计划地在全国公路运输系统筹建汽车综合性能检测站，取得了很大成绩。公安部门在全国中等以上的城市中，也建成了许多安全性能检测站。 到2004 年底，全国公路运输部门建成并投入使用的汽车综合性能检测站约1400 余个。同时公安部门建成了数百个汽车安全性能检测站，部队，石油，冶金，外 贸等系统和部分大专院校也建成了一定数量的汽车检测站。因此，目前我国以基本形成全国性的汽车检测网络。不仅如此，全国各地的维修企业使用的检测诊断设备也日益增多。汽车检测站的蓬勃发展，对保证在用汽车技术状况良好，监督维修质量，保障行车安全起到了非常重要的作用。同时，也促进了汽车诊断检测技术的发展。 我国检测站的发展现状 虽然经过十几年的发展，我国的检测站在规模和检测技术层面上取得了令人瞩目的成绩，但在汽车检测行业，我国仍存在诸多问题，应看到与国外的差距。 王秉圣认为我国检测站存在的问题有：（1）行政执法部门经营综检站。交通主
车流量检测系统设计 随着我国经济的快速发展交通安全的有效保障显得尤其重要,并且对交通管理的要求越来越高。与此同时各种各样的道路监控设备也应运而生。雷达监控系统视频监控系统地表传感系统激光检测系统等相继应用。由此计算机科学与现代通信等高新技术运用于交通监控管理与车辆控制以保障交通顺畅及行车安全。而实时获取交通车流量的车辆检测技术是是进行交通管理必不可少的一个步骤。随着我国城市车辆使用的增多道路状况同时也变得复杂如何对道路车流量进行实时监控对统计、预测道路交通状况十分重要并且同时这也是对道路车辆运行情况高效调度的一项十分的重要参考依据。而且当前对道路监测多使用视频方法有事还可能采用人工计数方法此方法对每条公路在某个时间段车辆行驶情况不容易做到长时间、高效的统计。因此我们需要进行一种低成本、高准确率的智能识别装系统的设计由此促进对高速路口交通情况的检测水准。 本文设计了一种基于A T89C51单片机的车速检测系统。其主要原理是将红外传感器测得的电平信号传递到单片机中通过单片机判断处理、计数等功能实现车流量的检测。本系统传感电路采用的的是红外传感矩阵利用单片机实时对传感器的输出数据进行连续读取通过特定的算法处理数据然后送显示或者发出报警信号。本系统致力于为路口车流量的监控服务从而形成对路口行车的科学管理减少交通事故的发生。 1、工作原理及总体方案选择 1.1车流量监测系统的工作原理 红外线矩阵法是一种利用红外传感器组成的红外线矩阵检测设备检测道路上机动车流量和车速的方法。它是利用红外线发射和接收方向较强的特点在车辆经过的路面上安装密度适当的几排红外线发射接收电路由此组成红外线矩阵红外线检测矩阵由两排嵌入路面内的接收器和安装在其上方几米处的发射器组成两排接收器之间的距离为0.5到2米每排接收器由若干间隔0.2到0.9米的接收管和接收电路组成。接收管在没有遮挡的情况下可以接收发射器发出的信号接收电路中产生低电平接收管在受到遮蔽的状况下下收不到发射器发出的信号接收电路中出现高电平信号。因此根据车辆驶入、通过、驶出检测区域以及车辆行驶方向并排行驶车辆的流量等情况引起的矩阵内部各测试点高低电平信号的变化经过硬件电路设计和软件编程计算方法，最终统计计算出经过该测量区域内双向并排经过的多辆车的车流量测量。 1.1.1系统总体模块设计 本系统是利用单片机并且采用模块化设计来设计车流量检测系统只要有车辆经过就会挡住两个发射和接收红外线传感器之间的传感信号这样就能根据车量的流动情况对车流量进行检测。当然对于正常的情况下还会有并行的车量经过本系统也做了设计。系统的总体模块图如下图1
车流量检测技术综述 前言 城市智能交通已逐步得到社会各界的广泛关注，如何通过智能交通系统建设来缓解日益严重的交通问题已成为交通领域的研究热点。车流量检测系统是智能交通(ITS)的基础部分，在城市道路建设、国道高速公路建设、隧道桥梁建设以及交通流的基础理论研究中占有很重要的地位。近年来，逐渐发展起来了以空气管道检测技术、磁感应检测技术、波频检测技术和视频检测技术等为代表的多种交通检测技术。车流量检测主要是通过各种传感设备对路面行驶车辆进行探测，获取相关交通参数，以达到对公路各路段交通状况及异常事件的自动检测、监控、报警等目的。 较其它方法而言，基于视频图像的检测技术涉及到视频采集、通信传输、图像处理、人工智能以及计算机视觉等多个学科，具有安装维修灵活、成本低、应用范围广、可拓展性强和交通管理信息全面等优点，并已经在国内外高速公路和公路的交通监控系统中得到应用。常用的基于视频图像的车辆检测算法有：灰度法、背景差法、相邻帧差法、边缘检测法等。随着图像处理技术、计算机视觉、人工智能的发展和硬件处理速度的提高，基于视频图像的车流量检测技术得到了广泛的应用。本文对各种车流量检测方法进行了综述，并对基于视频图像的车流量检测研究工作进行了展望。 1 传统车流量检测方法 按照车辆信息获取方式的不同，实际应用当中已经产生了空气管道检测技术、磁感应检测技术和波频检测技术。 1.1 空气管道检测技术 空气管道检测是接触式的检测方法，在高速公路主线的检测点拉一条空心的塑料管道并作固定，一端封闭，另一端连接计数器，当车辆经过塑料管道时，车轮压到空气管道，管内空气被挤压而触动计数器进行计算车流量的方法。 显然，该方法只能获取单一的车辆信息，且方法繁琐，寿命短，已经被磁感应检测等技术所取代。 1.2 磁感应检测技术 磁感应检测器可分为线圈和磁阻传感器两种。环形线圈检测器是目前世界上
山东建筑大学 课程设计说明书 题目：监控视频中道路车流量检测系统设计课程：数字图像处理课程设计 院（部）：信息与电气工程学院 专业：电子信息工程 班级：电信 学生姓名： 学号： 指导教师： 完成日期：2013年6月
目录 摘要································································································II 1 设计目的 (1) 2 设计要求 (1) 3 设计内容 (2) 3.1运动车辆检测算法比较 (2) 3.2形态学滤波 (5) 3.3车辆检测 (6) 3.4车辆计数 (9) 3.5软件设计 (9) 总结与致谢 (10) 参考文献 (11) 附录 (12)
摘要 获得实时的交通信息是当前各种检测方式的前提，但是现有的信息采集方式并不能满足交通管理与控制的需求。随着计算机技术的快速发展，基于视频的检测技术在交通中得到了广泛的应用，同其它检测方式相比，它具有检测范围大、设置灵活、安装维护方便、检测参数多等优点。基于图像处理的视频检测方式近年来发展很快，已成为当今智能交通系统的一个研究热点。本论文对视频交通流运动车辆检测的内容进行了深入地研究。结合视频图像详细的介绍了视频检测中的背景更新、阴影去除、车辆分割等关键技术和算法，介绍了视频检测的方法。最后在MATLAB的平台上进行了系统实现设计。实验结果表明，该算法具有一定的可行性，能够快速的将目标参数检测出来关键词：MATLAB；帧间差法；车辆检测
随着经济的发展,人民生活水平的提高,汽车保有量大幅增加,怎样安全高效地对交通进行管理,就显得非常重要.解决这一问题的关键是建立智能交通系统(ITS),其中车辆检测系统是智能交通系统的基础.它为智能控制提供重要的数据来源 作为ITS的基础部分,车辆检测系统在ITS中占有很重要的地位,目前基于视频的检测法是最有前途的一种方法,它是通过图像数字的方法获得交通流量信息,主要有以下优点:(1)能够提供高质量的图像信息,能高效、准确、安全可靠地完成道路交通的监视和控制工作.(2)安装视频摄像机破坏性低、方便、经济.现在我国许多城市已经安装了视频摄像机,用于交通监视和控制.(3)由计算机视觉得到的交通信息便于联网工作,有利于实现道路交通网的监视和控制.(4)随着计算机技术和图像处理技术的发展,满足了系统实时性、安全性和可靠性的要求 2 设计要求 通过对视频流中的车辆进行检测和跟踪，准确地统计每个车道流量、平均车速、平均车道占有率、车队长度、平均车间距等信息为交通规划，交通疏导和车辆动态导航领域提供一系列指导。 设计车辆检测与识别方法和车流量统计方法，实现监控视频中道路车流量检测。通过实验验证检测精度。