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视频检测技术在高速公路车流数据采集中的应用[摘要]阐述目前在高速公路交通管理中采用车流检测技术进行车流交通数据采集的必要性，并对常用的几种车流检测技术进行了比较，用具体事例论证了视频车流检测技术对高速公路是一种性价比较高的选择，也是未来车流量检测技术的重要发展趋势。
[关键词]视频检测车流数据采集应用一、车流检测在高速公路交通管理中的必要性车流量、车型、车速等交通数据是高速公路交通管理中必不可少的基础数据，也是高速公路营运管理部门确保道路安全畅通、更好地服务司机的重要前提，是高速公路管理者决策的必要数字依据。
采用何种车流检测技术和方法快速、准确地采集车流交通数据已成为它为高速公路营运管理部门关注的重要问题之一。
二、车流检测方法的比较：（一）高速公路管理部门对车流检测系统的需求：近年来，随着技术的进步，车流量检测技术也发展很快，种类越来越丰富。
但历史经验证明，作为高速公路管理者或业主，在选择车辆的检测方式时主要考虑的需求指标是：检测系统的性能、成本、使用寿命、日常维护、以及系统兼容性等，特别是新建的高速公路对以上指标要求更高。
在选择产品性能可靠、成本合理的前提下，高速公路管理单位都尝试采用性价比高且高科技含量高的成熟产品。
（二）目前高速公路常用的车流检测方法：1．空气管道检测法空气管道检测法属于一种接触式车流数据采集方法，采用该方法时需在高速公路主线的被检测点安装空心塑料管道，塑料管道一端封闭，另一端联接计数器，当车辆经过塑料管时，车轮压到空气管道，管内空气被挤压而触动计数器，从而实现对车流统计。
该方法的优点是：简单，成本较低。
缺点是：塑料管道使用寿命短，更换周期频繁，当更换塑料管道时需封闭车道，增加了人员不安全的因素和塞车的可能性；当长车经过时由于车轴的距离大，有可能被计算成两辆车，造成数据的误差率大。
此方法在早期的车流量检测较多见，现在的高速公路车流检测已不用这种方法。
2．线圈检测法：线圈检测车流量的方法也属接触式检测方法，采用该法时，需在选定的检测点路面安装检测线圈，当车辆经过路面的检测线圈时，车轮压到环形线圈使电感发生变化而产生检测信号，从而进行车流数据的采集和统计。
高速公路收费系统中的车流量检测与计费技术高速公路收费系统是现代交通运输领域重要的组成部分，其主要目的是准确计算车辆行驶距离并按照车型、车辆类型等因素收取相应费用。
车流量检测与计费技术是保证收费系统准确性和效率的关键因素之一。
本文将着重探讨车流量检测与计费技术在高速公路收费系统中的应用与发展。
一、车流量检测技术的种类在高速公路收费系统中，车流量检测技术的种类非常多样。
常见的车流量检测技术包括传感器检测技术、视频图像处理技术和无线通信技术。
1.传感器检测技术传感器检测技术是通过在道路上部署传感器设备进行车流量检测的方法。
这些传感器可以采用不同原理，如磁性、压力、声波等，来检测过往车辆的数量和速度。
传感器检测技术具有响应时间短、精度高、可靠性强等优点，被广泛应用于高速公路收费系统。
2.视频图像处理技术视频图像处理技术是通过在高速公路的出入口等位置安装摄像头设备，采集车辆的图像信息，并通过图像处理算法进行车流量检测。
该技术具有实时性好、无需对道路进行改造等优点，逐渐成为高速公路收费系统中常用的检测技术之一。
3.无线通信技术基于无线通信技术进行车流量检测可以通过安装车载设备实现对过往车辆的自动识别和计数。
这种技术不需要对道路进行改造，可以避免堵塞和交通不便。
无线通信技术在高速公路收费系统中的应用越来越广泛，将成为未来的发展趋势。
二、计费技术的发展车流量检测技术是计费系统的基础，其准确性和效率直接影响到计费结果的准确性和高效性。
随着科技的不断进步，计费技术也在不断发展和完善。
1.自动计费系统自动计费系统是目前高速公路收费系统中被广泛应用的一种技术。
它通过车流量检测和车辆类型识别技术，自动计算车辆通过的距离和所需支付的费用，避免了传统人工计费系统的不足之处。
自动计费系统的优点是计费准确、速度快、效率高，提高了收费系统的整体水平。
2.电子支付技术随着电子支付技术的不断发展和普及，越来越多的高速公路收费系统开始引入电子支付方式。
基于视频的车流量统计算法戚秀真;李娜【摘要】提出一种基于视频的车流量统计算法,首先采用高斯混合模型建立背景模型,然后采用背景差分法提取前景,通过形态学处理得到运动车辆,接着利用多示例学习的方法对目标进行跟踪.在Visual Studio 2008上结合OpenCV 2.4.4编程实现并验证该算法,取得较好的效果.【期刊名称】《现代计算机（专业版）》【年(卷),期】2017(000)032【总页数】3页(P79-81)【关键词】计算机视觉;车流量统计;目标检测【作者】戚秀真;李娜【作者单位】长安大学信息工程学院,西安 710064;西安邮电大学通信与信息工程学院,西安 710121【正文语种】中文随着图像处理技术的飞速发展，视频检测逐渐体现出其优越性：安装维护方便，不破坏路面，不影响道路的正常使用；检测范围广，能够检测出静止车辆；系统采用模块化、结构化设计，扩展性好，运行效率高。
因此，视频检测技术在交通监控、交通管理等领域得到了广泛的应用[1-2]。
本文在研究国内外相关技术的基础上，提出了一种基于视频的车流量统计算法，并在Visual Studio 2008上结合OpenCV 2.4.4编程实现，取得了较好的效果。
基于视频的车流量统计算法主要包括车辆检测和车辆跟踪两个部分。
首先，读入视频序列，利用高斯混合模型（Gaussian Mixture Model,GMM）对背景建模，然后利用背景差分法，提取前景图像，并进行形态学处理，从而检测得到运动目标。
对目标所在区域提取Haar-like特征，训练并更新多示例学习（Multiple Instance Learning,MIL）分类器，实现对目标的连续跟踪。
最后统计感兴趣区域内单位时间内的车辆总数，即得到车流量。
（1）车辆检测背景建模中较常用的是高斯混合模型，但实验发现：经GMM建模后，利用背景差分法检测得到的前景图像中，车辆内部容易出现空洞，这给后续车辆的检测和跟踪带来了困难。
高速公路多车道车辆智能计数系统的设计刘松龄,谢勤岚(中南民族大学电子信息工程学院,湖北武汉市430074)摘 要: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。
关键词:车辆计数系统;车流量;红外热释电传感;单片机;监测系统中图分类号:T M 938.81;TP274.2收稿日期:2005-12-06;修回日期:2006-03-08。
0 引 言近年来,高速公路的建设步伐很快,对高速公路进行科学管理势在必行,如对车辆的流量统计和分析,可以实现高速公路载荷的有效控制与管理。
目前,高速公路上对车辆的计数方法有的是使用环形感应线圈检测器,检测系统检测送出的信号脉冲电平比较高,很容易放大和滤波,但是信号很容易受到电磁干扰,而且这种系统比较庞大,制造成本高;也有采用红外热释电传感的单车道车辆计数器,计数器用中规模I C 构成,具有结构简单等特点,但仅适用于单车道且计数的数据不能长期保存,也无法与大型机之间实现通信[1]。
为此,设计了一种基于单片机的红外热释电传感的多车道车辆计数系统。
1 系统组成本系统由信号拾取、信号处理、单片机计数系统等部分组成。
多车道车辆计数系统原理框图如图1所示。
考虑实际情况和为方便讨论,这里取4车道。
图1 系统组成框图 红外热释电传感器设置在高速公路各车道正上方的监测点,当车辆经过时,它将车中人体辐射的红外光变换成电信号,由信号处理电路进行放大、滤波、门限比较,输出脉冲信号,经光电隔离耦合可将4路脉冲信号并行输入到单片机,再通过单片机计数系统进行计数和显示,并由键盘设定计数值,当计数达到设定值或计满时发出声光报警信号。
通过人工干预,手动可以解除计数器报警和完成计数清零。
此外,本系统具有通信功能,能与上位机进行实时数据交换。
智能交通系统中的车流量检测技术教程与应用指南近年来，随着城市化进程的加快以及交通需求的不断增加，智能交通系统逐渐成为现代城市交通管理的重要组成部分。
车流量作为评估交通流畅度的重要指标之一，在智能交通系统中的准确测量和监测显得尤为重要。
本文将介绍智能交通系统中的车流量检测技术教程以及应用指南，包括车流量检测技术的原理、常见的车流量检测方法以及其在智能交通系统中的应用。
一、车流量检测技术的原理车流量检测技术是通过使用各种传感器或设备来实时测量过往车辆的数量和速度，以评估道路交通状况，并为交通管理者提供决策支持。
常见的车流量检测技术包括视频检测、微波雷达检测、电感线圈检测和红外线检测等。
1. 视频检测技术视频检测技术是利用摄像头实时捕捉道路上的图像，并通过计算机图像处理算法来识别和计算车辆数量和速度。
该技术具有成本低、灵活性高、可覆盖范围广等优势，但对光照和天气条件较为敏感，容易受到影响。
2. 微波雷达检测技术微波雷达检测技术利用雷达波束检测车辆，并测量雷达波与车辆之间的反射时间和频率变化，从而判断车辆数量和速度。
该技术具有不受光照和天气影响的优势，但需要比较昂贵的设备和专业技术支持。
3. 电感线圈检测技术电感线圈检测技术是在路面上埋设电感线圈，并通过检测车辆经过时对电感线圈的感应来计算车辆数量和速度。
该技术具有响应速度快、稳定可靠的优点，但需要对道路进行改造和维护，且无法适用于大范围的车流量检测。
4. 红外线检测技术红外线检测技术是通过在道路上设置红外线感应器，当车辆经过时感应器会被触发并记录车辆数量。
该技术具有简单易实现、成本低廉的特点，但对于复杂的交通流量检测场景可能存在一定的局限性。
二、常见的车流量检测方法1. 点检测点检测是指在交通流动的某一点上进行车流量检测，通过设置传感器在特定位置上实时测量经过车辆的数量和速度。
该方法适用于一些小范围或临时的车流量检测需求，但无法提供全面的交通流量信息。
《交通信息技术》期末总结第⼀章1. 什么是智能交通。
（重点）将先进的信息技术、数据通信技术、电⼦控制技术、传感器技术以及计算机处理技术等有效地综合运⽤于整个交通运输系统，从⽽建⽴起的⼀种在⼤范围内、全⽅位发挥作⽤的实时、准确、⾼效安全的综合运输管理系统。
2.智能交通中各种技术的相互关系图，即ITS 信息链信息采集信息处理信息传输信息利⽤和发布交通管理与控制交通参与者第⼆章1.交通信息采集技术的作⽤。
交通信息采集技术是交通规划、管理与控制的基础和前提2. 环形线圈、视频检测器、微波检测器的⼯作原理。
环形线圈：视频检测器：通过软件在视频图像上按车道设置虚拟车道检测器，当车辆通过虚拟检测器时，就会产⽣⼀个检测信号，再经过软件数字化处理并计算得到所需的交通数据，如车型、车流量、车速、车距、占有率等。
微波检测器：微波检测器主要由微波发射、接收探头及其控制器、调制解调器等组成，⼀般采⽤10.525GHz或24.45GHz的频率，利⽤微波（雷达）检测原理，⼯作时检测单元连续发射微波，通过被反射波束来检测车辆的存在3. 环形线圈、视频检测器的特点。
环形线圈：优点：稳定性好，可在⼀定时期保持较⾼的检测精度，故障率低；灵敏度⾼；测速精度和交通量计数精度较⾼；不受⽓象和交通环境变化的影响，抗⼲扰能⼒强；成本低、安装⽅便；有较强的发展空间。
缺点：需要在每条车道下埋设线圈，所以对路⾯有破坏作⽤，影响路⾯寿命；长期使⽤后线圈易受损损坏，维护时要封闭车道、开挖路⾯，影响交通运输，导致成本升⾼，维护的⼯作量也很⼤；路⾯⼤修时往往挖断检测棒，给路⾯的重铺和⼤修增加了困难，道路改扩建也受牵制；受感应线圈⾃⾝测量原理的限制，当车流拥堵、车间距⼩时，检测精度⼤幅度降低；另外，市场上产品优劣不⼀，有些逻辑识别功能不⾜或缺失，⽆法正确处理车道变换⾏为。
适应性：由⾃⾝安装条件、维护要求决定，感应线圈检测器更适⽤于⾼速公路、⾼架、隧道，不适于城市道路交通检测。
使用测绘技术进行城市交通流量监测与矩阵计算的方法与技巧城市交通是现代化城市发展的重要组成部分，也是城市中人们日常生活中不可或缺的一环。
然而，随着城市人口的不断增加和交通工具的普及，城市交通流量不断增大，交通拥堵问题变得日益严重。
因此，为了更好地掌握城市交通状况，准确估计交通流量，并为交通规划提供科学依据，使用测绘技术进行城市交通流量监测和矩阵计算成为了一种有效的手段。
首先，使用测绘技术进行城市交通流量监测的方法一般分为两种：传感器监测和视频监测。
传感器监测是指通过在道路上布设传感器器材，记录车辆通过的数据来进行交通流量的监测。
这些传感器器材可以是地磁传感器、红外传感器等，通过检测车辆的磁场变化或红外线反射来实时捕捉车辆的行驶情况。
视频监测则是通过安装摄像头，对交通路口或道路进行拍摄，并利用计算机视觉技术对视频进行分析，从中提取出车辆的相关信息，如车辆类型、速度、车道位置等。
这两种方法各有优劣，传感器监测相对比较精准，但需要大量的设备布设和维护成本；而视频监测则无需安装额外设备，相对较为方便快捷，但对于车辆数量众多的路段可能会存在数据处理瓶颈。
其次，进行城市交通流量监测和矩阵计算时，需要考虑到数据的采集和处理过程。
在数据采集方面，测绘技术提供了多种多样的手段。
除了传感器监测和视频监测外，还可以利用全球卫星定位系统（GPS）等技术获取车辆位置与速度等信息。
通过这些数据，可以建立交通流量矩阵，即由交通流量组成的空间与时间的二维矩阵。
在数据处理方面，则需要运用统计学、数据挖掘等相关技术对原始数据进行分析和提取。
通过对交通流量的统计分析，可以得出交通状况是否拥堵、峰值出现的时间段和位置等关键信息，为交通管理者提供决策依据。
此外，测绘技术在城市交通规划中还可以用于交通流量的预测和仿真。
借助交通流量监测数据，可以建立交通流量预测模型，预测未来一段时间内的交通状况，为制定出行策略和交通优化方案提供参考。
同时，通过交通仿真技术，可以模拟不同交通管理措施对城市交通流量的影响，评估措施的有效性，并为交通规划和设计提供合理性依据。
车流量检测系统建设方案厦门科拓通讯技术有限公司版权所有视频车流量检测系统介绍一．科拓视频车流量检测系统简介1.1 系统简介厦门科拓通讯技术有限公司视频车流量检测系统是当今数字图像处理、计算机视觉和模式识别等各项技术高度结合的产品。
视频交通流量检测系统利用图像处理与识别技术，通过视频信号检测道路交通流量。
该系统利用摄像头获取视频信号，由图像处理设备将视频信号转换成数字图像；计算机对数字图像进行处理，识别车辆。
当车辆通过"虚拟线圈"时统计车流量及相关车辆信息，并将数据传输到控制中心，也可存储在硬盘上。
该产品具有图像智能系统的小型化、准确率高、智能化等优点，主要适用于路段、路口、高速公路进出口等地点。
厦门科拓通讯技术有限公司视频车流量检测系统高效准确的车辆计数性能，在车流量检测中具有人工计数和其他方法难以比拟的优点。
1.2 系统功能特点与优点1. 智能化车场信息提取及管理●基于智能视频图像处理，可以准确智能计算路段、路口、高速路进出车辆数目，车流量信息。
●该系统无需人工干预，完全智能化，24小时不间断的实时车流量信息提取及处理。
2. 高效准确稳定的系统性能●将车流量检测信息通过GPRS传送到控制中心，实时车流量信息提取及处理、日常维护方便，基本可以达到免维护。
●产品应用安全可靠，低功耗，使用寿命长。
●自动准确显示进出车流量的数目。
●高准确率：白天的检测准确率可以达到99%以上，晚上的检测准确率可以达到98%3. 灵活的应用功能●可以应用于一切室内路段路口，高速公路路口的智能车流量检测。
●该产品安装简易方便，不对现场产生任何破坏及影响。
4. 与其他产品相比的优点●从视频图像中提取可靠信息，完成道路交通的监视工作，可提高道路、车辆的自动化程度；交通监视控制系统中安装的视频摄像机比安装其它传感器更经济且破坏性低，实际道路交通系统中已经安装了许多摄像机用于道路交通监视和控制，可一举两得现有的传统视频检测方法基于工控机，其算法成熟，且已形成相关产品。
行业7用•Industria/Application公路视频实时车辆检测分类与车流量统计算法**基金项目：福建省交通运输科技发展项目(201431)查伟伟，白天（中国科学技术大学软件学院，安徽合肥230000）摘要：公路视频实时车辆检测分类与车流量统计是计算机视觉领域的一个经典问题。
传统设置检测带法，易漏检复检，自动化性不好％基于深度网络的onewtage算法实时性好，但是经常会把变化的背景、运动的非车辆物体纳入其中，同时对光照变化敏感，夜间分类效果不好。
因此，提出采用onewtage做目标检测，并不直接获取分类结果，而是根据标注框将物体切割出来，去除背景，提升抗背景扰动性能和分类效果；再送入一个经过迁移学习的浅层神经网络（将分类输出和目标检测网络的位置输出合并送入一个全图匹配算法，进行车流量统计。
该方法在保障实时性的同时降低了漏检和复检率％关键词：卷积神经网络（目标检测与分类（实时车流量统计（YOLOQ网络中图分类号:TP181文献标识码：A DOI：10.19358/j.23.2096-5133.2020.03.012引用格式:查伟伟，白天•公路视频实时车辆检测分类与车流量统计算法[J]•信息技术与网络安全，2020,39（3）：62-67,72.Highway video real-time vehicle detection classification andtraffic flow statisticc algorithmZha Weiwai,Bat Tian（Departmeni of Software Engineering,Univvrsita of Science and Technolooy of China,Hefet230000,China）Abstract:Real-time vvhicle detection,classification and traffic statisticc based on road videe are classic problems in the field of ccmpui-ea vision.The traditional method of setting the detection belt is prone to missed inspection and re-inspection,ss the automation performance is not good.The real-time performance of one-staae algorithm based on deep netiork can be guaranteed,but the changing background,moving non-vvhicle objects are often included,and the change of illumination is sensitivv at the same time,so the classification at night is not good.Therefore,an algorithm is proposed to perform tareet detection by one-staae,and the classification result is not directly obtained.Instead,i t cuts out the object acccrding to the bounding box,removvs the background,and improves resistancc to background disturbanccs and classification accuracy.Then it is sent te a transfer learning shallow neural netaork.The classified output and the position output of the taraet detection netfork are ccmbined and sent to a full map matching algorithm foe traffic Iow statisticc. While ensuring real-time performance,the rate of missed inspections and re-inspections is reduccd.Key words:convolutional neural neteork；target detection and classification；rea--tiwe traffic statistics;Y0L0v3neteork0引言公路视频的车辆分类与车流量统计是运动物体目标检测识别与跟踪问题，可以通过传统图像方法和现代深度网络实现。
