基于视频的车流量统计——matlab代码

基于视频的车流量检测摘要：随着交通事业的迅速发展，智能交通系统（Intelligent Traffic System，ITS）作为新一代道路交通系统变得日趋重要。

在智能交通系统的发展中，实时获取交通车流量的车辆检测技术扮演着一个极为重要的角色。

本文利用实时刷新背景的方法提取车辆视频的背景,并通过视频的当前帧与背景帧之间的帧差来提取车辆轮廓,以检测车辆,并且利用质心跟踪的方法对检测到的车辆进行跟踪,同时根据一定的区域匹配准则对车辆进行统计。

关键字：智能交通系统图像处理目标识别流量统计随着我国城市化进程加速，城市人口及机动车数量正在飞速增长，这导致了交通流量不断加大，各种交通堵塞事故频发。

交通问题已经成为了政府部门工作的重要难题，同时也给城市的经济建设带来了阻碍和约束。

为了解决这一问题，智能交通系统（ITS）便应运而生，从而实现交通运输服务和管理的智能化。

交通数据监控系统是智能交通系统中的一个重要组成部分，它能够对道路交通状况进行数据参数采集检测，例如：车牌、车速、车流量、车型、排队时间长度等重要信息。

所以，适当的信息检测技术就发挥着非常重的作用。

因此，本文以智能交通系统为背景，以视频图像处理技术为手段，将车辆目标识别和统计算法与OpenCV相结合，研究并设计了基于视频的车流量检测系统。

重点对车辆的目标识别与统计算法进行了研究，提出一种基于背景差分法的目标识别算法，使用的背景能进行实时更新。

1车辆检测算法首先，对捕获的每一帧图像，与提取的背景相减，得到两者的灰度差图。

先通过阈值二值化差图，这里用的是自适应阈值法。

然后用Canny算子进行边缘检测，通过膨胀与腐蚀运算提取到连通区域。

最后寻找车辆的轮廓检测到车辆区域。

车辆检测算法流程如图1所示:图1 检测算法流程图1.1 实时背景更新算法为了能够更加准确的检测到运动目标，就要使背景图像随着当前帧图像的背景变化而变化，即实时背景更新[1]。

图像背景是在图像序列中的灰度值基本不变化或者变化很小的像素。

基于视频的车流量统计算法设计摘要：智能交通系统(ITS)已经被科学家认为是解决当前城市交通问题最有效的方法,也是目前和未来交通发展的主流方向。

ITS的前提是获得交通道路的实时信息,比如车速、车流量等。

本文主要研究ITS中基于视频检测技术的车流量统计方法,对所涉及的运动目标检测、背景提取、阴影去除以及车辆统计等核心技术进行了详细的研究。

本文的工作主要分为以下四部分：1)对车流量统计相关算法进行了研究,针对目标检测算法,研究了光流法、帧间差分法和背景差分法。

针对背景提取算法,研究了均值法、统计中值法、单高斯背景模型法和混合高斯背景模型法；针对阴影消除算法,研究了基于HSV颜色空间变换的阴影消除算法、基于色彩特征不变量的阴影消除算法和基于纹理特征的阴影消除算法。

同时,本文对上述算法进行了实验对比分析。

2)给出了一种改进的混合高斯模型背景提取算法,当读入一定帧数的图像之后认为背景达到稳定状态,读入新的视频帧时,对当前帧进行判断,如果像素点和稳定背景图像的像素点差值大于阈值Th1,就对该像素点进行更新,反之就不更新。

3)给出了一种改进的基于虚拟区域的车流量统计算法,首先设置检测区域和检测线,然后跟踪检测区域中车辆的质心到检测线的距离d,如果d小于Th2认为有一辆车辆通过,通过实验验证,本文算法的精确率能达到90%左右。

4)实现了一个车流量统计系统,整个系统主要包括视频播放模块、GMM背景更新模块、前景构建模块和车辆计数模块。

视频播放模块主要完成视频的播放和显示；GMM背景更新模块主要是实现本文的背景提取算法；前景构建模块的主要功能是通过阴影去除和形态学操作得到较好的前景图像；车辆计数模块的主要功能是完成本文的车流量统计算法。

本文深入研究了车流量统计的相关算法,并给出了一种改进的混合高斯模型算法和一种改进的基于虚拟区域的车流量统计算法,最后用VC实现了一个车流量统计系统,实验结果表明本文设计的系统能够对车辆目标进行准确检测与统计。

1.一种基于视频的交通流量统计装置，其特征是，包括：摄像机：用于拍摄视频图像；前背景分割单元：用于将摄像机拍摄到的视频图片分割出前景和背景，所述前景为运动中的车辆，所述背景为静止的道路；车辆定位追踪单元：用于定位前景中的车辆，并给与每辆行驶的车赋予不同的ID号；虚拟感应线圈：根据道路车道线的数量，按实体感应线圈排布的方式排布在背景上，其数量为一个以上；统计单元：用于统计每一个虚拟感应线圈中经过的车辆数量，车辆进入并离开各一次，计数为一。

2.一种基于视频的交通流量统计方法，其特征是，包括以下步骤：步骤一：在摄像机捕捉的视频图像上，分割出视频的前景和背景，所述前景为运动中的车辆，所述背景为静止的道路；步骤二：定位每辆汽车，对运动的车辆进行跟踪，给每辆行驶的车赋予不同的ID号，然后根据道路车道线的数量进行虚拟感应线圈的分割；步骤三：利用虚拟感应线圈来感应车辆的进入与离开，统计交通流量。

3.根据权利要求2所述的一种基于视频的交通流量统计方法，其特征是，步骤一包括以下步骤：1）采用混合高斯模型对视频中的场景进行数学建模；2）去除车辆阴影：首先，通过纹理边缘信息，针对运动车辆及阴影边界进行定位判断，区分出真实车辆区域和疑似阴影区域；其次，通过多帧差值信息，根据隔帧间的差值拟合，进一步确定疑似阴影中的真实阴影的区域范围；3）根据混合高斯模型，分离前后景，根据马赛克的特征值，对背景中的雪花、色块区域进行判断，进行降噪处理，以此去除背景建模中的雪花、色块对识别产生的影响。

4.根据权利要求2或3所述的一种基于视频的交通流量统计方法，其特征是，所述步骤二还包括一下步骤：1）采用“网格栅”法对视频图像进行网格化处理；2）利用每个格子的中心点的像素进行区域L-K光流法求取每个格子的运动向量，然后统计属于同一辆车子的格子的光流信息；3）对这些信息进行滤波分析，取得其中最普遍的运动信息来作为这辆车的运动信息，然后根据这些运动信息对车辆实现实时的跟踪，并对每一个最新出现的车辆分配ID，以及对出现的车辆进行实时跟踪。

基于OpenCV-python监控视频车辆计数统计功能研究皮大能;杨一群;包明亮;袁廷臣
【期刊名称】《湖北师范大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2024(44)2
【摘要】针对实时获取监控视频车流量的迫切需求,利用OpenCV-Python实现监控视频车辆计数统计功能。

首先,通过背景减除法的前景提取算法来分割出图像中的车辆。

然后,通过轮廓检测和形态学操作对车辆进行处理和过滤,以消除噪声和不必要的检测结果确保准确计数。

最后,将该方案与YOLOv5模型和SORT算法相结合作对比。

实验结果表明,两种方案都能够有效地实现车辆的计数,但传统图像处理没有深度学习精度高,且难以适应不同路段的道路场景,为此提出将传统图像处理与深度学习相结合的建议,为车辆计数提供更好的解决方案。

【总页数】7页(P65-71)
【作者】皮大能;杨一群;包明亮;袁廷臣
【作者单位】湖北师范大学电气工程与自动化学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP312
【相关文献】
1.基于车辆油耗统计数据分析的管理节油研究
2.研究生教育质量监控与预警——基于“985”高校统计数据的实证分析
3.基于OpenCV-Python的高速公路车辆识别与计数功能研究
4.基于质量问题统计数据的某型车辆备件配置研究
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如何使用MATLAB进行视频处理和分析一、引言随着技术的日新月异，视频已经成为人们生活中不可或缺的一部分，在各个领域都广泛应用。

而MATLAB作为一款功能强大的科学计算软件，也能够帮助我们进行视频处理和分析。

本文将介绍如何使用MATLAB进行视频处理和分析的基本方法和技巧。

二、视频读取和播放在使用MATLAB进行视频处理和分析之前，首先需要将视频读取到MATLAB 环境中。

MATLAB提供了强大的视频处理工具包，可以轻松实现视频读取和播放的功能。

通过使用`VideoReader`函数，我们可以从视频文件中读取出视频的帧，并通过`imshow`函数将每一帧显示出来，实现视频播放的效果。

例如，下面的代码演示了如何读取视频并进行播放：```matlabvideo = VideoReader('video_file.mp4');while hasFrame(video)frame = readFrame(video);imshow(frame);end```三、视频预处理在进行视频处理和分析之前，通常需要对视频进行一些预处理操作，以提高后续分析的准确性和效果。

这些预处理包括视频去噪、图像增强、背景提取等。

1. 视频去噪通常视频中会存在一些噪声，噪声会对后续处理和分析产生不利影响。

MATLAB提供了丰富的图像去噪方法，例如中值滤波、高斯滤波、小波去噪等。

根据实际情况选择合适的去噪方法进行处理。

2. 图像增强对于亮度不均匀或者对比度不足的视频图像，我们可以使用图像增强技术来改善图像质量。

MATLAB提供了多种图像增强函数，例如直方图均衡化、对比度增强、锐化等。

通过这些函数的组合使用，可以有效提升图像质量。

3. 背景提取在某些情况下，我们希望提取视频中的前景目标，去除背景。

MATLAB提供了背景建模和差分等方法，可以准确提取出视频中的前景目标。

通过使用这些方法，我们可以轻松实现背景提取的功能。

基于视频的车流量检测统计技术研究的开题报告1.课题背景和研究意义随着人类社会的发展，交通运输业得到了快速发展，车辆数量逐年增加，交通状况逐渐复杂，对于交通管理和规划的有效性要求也越来越高，在车辆行驶路径、交通流量分析、事故统计分析等方面，对准确的数据和实时评价有了更高的需求，因此采用先进的视频检测技术进行车流量统计就成为了一种必要的选择。

视频检测技术是通过从视频图像中提取像素信息，经过复杂的算法处理，得到目标物体的特征及其行为规律，将其转换为可供使用的信息，应用于交通领域的车流量检测、交通流计算和事故分析等方面，具有准确性高，信息及时、全面等优点。

本研究旨在探究视频技术在车流量检测中的应用，为交通管理和规划提供准确的数据和实时评价支持，对我国的道路交通事故统计、交通流量计算等方面产生深远的影响，并对视频检测技术的研究和应用提供一种创新思路。

2.研究内容和目标本研究主要探讨视频检测技术在车流量检测中的应用，研究内容主要涉及以下几个方面：（1）研究视频检测技术的基本原理，分析其在车流量检测中的应用优势；（2）分析视频检测技术在车流量检测中存在的问题和难点，提出解决方案；（3）采用opencv软件进行车流量检测实验，研究不同场景下的车流量检测效果；（4）利用车流量检测数据，对交通流量进行统计分析，研究交通流量分析的算法及实现；（5）开发交通流量统计软件，用以支持交通管理和规划；本研究的主要目标是研究视频检测技术在车流量检测中的应用，建立准确、高效、实时的车流量检测系统，并通过交通流量分析和交通管理软件进行实现，为交通管理和规划提供科学依据。

3.研究方法和步骤本文研究方法主要包括文献综述、实验研究和软件开发。

（1）文献综述通过查阅相关文献和资料，获得车流量检测技术的基本原理，分析视频检测技术在车流量检测中的应用优势；分析视频检测技术在车流量检测中存在的问题和难点，提出解决方案；研究交通流量分析的算法及实现。

基于视频图像的道路车流检测系统韩海玲;焦红岩【期刊名称】《电气传动自动化》【年(卷),期】2012(34)6【摘要】以静止单孔摄像机获取的交通场景视频作为研究对象，对高斯背景提取及自适应更新、车辆检测等技术进行了研究和分析，完成了一个基于视频图像的车流检测模型系统的设计，并通过Matlab仿真实现了基于高斯背景建模的车流检测及跟踪。

% Take a static traffic scene for apucker camera video as the research object, the technologies of Gauss background extraction, self-adaptive update and vehicle detection are studied and analyzed. A system design of vehicle flow detection model based on video image is completed. The vehicle flow detection and vehicle tracking based on Gauss background modeling are realized by Matlab simulation.【总页数】4页(P48-51)【作者】韩海玲;焦红岩【作者单位】兰州交通大学教育部重点实验室,甘肃兰州730070;兰州交通大学教育部重点实验室,甘肃兰州730070【正文语种】中文【中图分类】TP391.4【相关文献】1.基于视频图像处理技术的车流量检测系统的设计与研究 [J], 马怀志2.基于色彩特征的CAMSHIFT视频图像汽车流量检测 [J], 陈向东;李平3.基于视频图像的车流量检测系统 [J], 孟令成;吴健珍4.基于地磁传感器的车流量智能检测系统设计 [J], 田为广;徐海黎;殷戎飞;邢强;沈标5.基于模糊控制的车流量检测系统的设计与应用 [J], 肖宝森;高钦泉因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。