智能交通系統(tǒng)中基于機器視覺的交通流量統(tǒng)計研究.pdf

1、建立高效完備的智能交通系統(tǒng)，以及運營商和交通監(jiān)管部門的有效配合和良性互動，才有可能疏緩日益嚴重的城市交通流量。隨著城市汽車數(shù)量的快速增加，交通堵塞已經(jīng)成了城市交通領域的難題。特別是近幾年，由于城市規(guī)劃考慮不夠長遠，忽略城市基礎設施建設的重要性，道路交通管理技術落后，導致道路擁堵現(xiàn)象和交通事故頻發(fā)，使得道路交通擁堵成為中國大中型城市最難解決的問題之一。道路擁擠、交通阻塞、乘車難、行車難、行路難等問題影響著人們的出行和城市的發(fā)展。如何實現(xiàn)高

2、效的交通調度、引導規(guī)范的交通行為、減少頻發(fā)的交通事故已經(jīng)刻不容緩，是我們急切需要解決的問題。交通流量統(tǒng)計對于交通管理的決策起著重要的作用。視頻監(jiān)控系統(tǒng)作為智能交通系統(tǒng)的一個子系統(tǒng)，在智能交通管理中發(fā)揮著重要的作用?；跈C器視覺的交通流量統(tǒng)計是智能交通系統(tǒng)中一個極其重要的組成部分，它通過使用計算機對監(jiān)控攝像頭拍攝到的畫面進行處理，畫面中通常含有豐富的車輛信息，對車輛信息加以統(tǒng)計，可獲得該時間段內的交通流量，為實現(xiàn)道路科學分配提供參考依據(jù)，

3、從而減少交通事故和擁塞情況的發(fā)生，方便人們的出行。
　　本文提出了一種基于目標區(qū)域的交通流量統(tǒng)計方法。該方法具有很多優(yōu)點。第一，采用人工畫線，可以更加合適、準確地得到目標區(qū)域。第二，受待處理的視頻幀的尺寸大小影響較小。我們只是獲取視頻中每一幀的某一塊子區(qū)域進行處理，且獲取該子區(qū)域的大小具有較強的靈活性，不是對整個視頻幀進行處理，因此，對待處理視頻的尺寸大小影響較小。第三，加快了系統(tǒng)的運行速度，更具實時性。由于我們處理的是視頻中每一

4、幀的一塊子區(qū)域，這不管是對使用基于特征的精確目標識別技術，還是對使用基于背景建模的模糊目標識別技術，相對于對完整視頻中每一幀進行處理，都加快了目標識別的速度。第四，簡化了跟蹤過程。一般的跟蹤過程都需要長時間的進行，加上跟蹤算法自身的用時，使得跟蹤過程比較耗時，基于目標區(qū)域的交通流量統(tǒng)計方法只需要對特定情況下連續(xù)的兩幀進行目標關聯(lián)，既降低了跟蹤過程的用時和出錯風險，提高了系統(tǒng)速度，又簡化了跟蹤過程，使得跟蹤算法的選擇上更具靈活性?；谀繕?/p>