智能交通系統(tǒng)中車流量檢測技術(shù)研究.pdf

1、車流量檢測是智能交通監(jiān)控系統(tǒng)的一個(gè)重要部分。通過對道路車流量的實(shí)時(shí)檢測，得出交通狀況和交通信息，并據(jù)此做出信號控制來指揮交通，從而可以減輕道路擁擠程度，提高交通設(shè)施的利用效率，保證整個(gè)交通系統(tǒng)的高效流通。基于視頻的車流量檢測以檢測區(qū)域廣、操作簡單，提取信息全面等諸多優(yōu)點(diǎn)越來越被重視，成為新興的研究熱點(diǎn)。
　　通過對傳統(tǒng)的車流量檢測方法的技術(shù)特點(diǎn)和優(yōu)劣勢的分析與比較，本文采用一種針對局部圖像的幀差法和背景差分相結(jié)合的車流量檢測方法。

2、該方法既解決了背景差分法對背景模型過于依賴的問題，也消除了幀差法對于快速運(yùn)動的物體產(chǎn)生的雙影問題。
　　陰影問題一直是影響視頻車流量檢測準(zhǔn)確率的重要因素，而RGB空間顏色分量有相關(guān)性。本文采用基于霍特林變換的陰影抑制，該方法通過幀差獲得車輛和陰影的輪廓圖像，然后對輪廓圖像用霍特林變換解除了RGB分量的相關(guān)性，在此基礎(chǔ)上構(gòu)造了陰影測度進(jìn)行陰影檢測，具有較好的陰影檢測效果。
　　多車道車流量檢測對車道的劃分提出了更高的要求。Ho