【#第一文档网# 导语】以下是®第一文档网的小编为您整理的《基于OpenCV的车流量统计算法的研究》，欢迎阅读！
龙源期刊网 http://www.qikan.com.cn 基于OpenCV的车流量统计算法的研究 作者：张铭璐 何小东 来源：《电脑知识与技术》2016年第19期 摘要：智能视频监控技术越来越多的应用于交通监控管理。本文基于OpenCV技术从车辆检测和车辆跟踪两方面对车流量的统计算法进行研究。以高斯背景更新算法和背景差分算法实现对车辆的检测与识别，后利用CamShift算法实现对车辆的跟踪，最后采用质心估算法完成对车流量的统计，研究结果表明上述算法可以对车流量进行有效统计，能为交通疏导管理提供有效分析处理数据。 关键词：智能视频监控；高斯背景更新算法；背景差分法；车流量统计 中图分类号：TP18 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2016）19-0169-02 1概述 随着科技的发展，智能视频监控技术越来越多的应用于城市道路交通，交通监控包括对车速的监控、车流量和道路状况的监控、车辆异常行驶报警、车型判断、车牌识别等内容，其中车流量统计可以对多车道进行车辆计数和拥塞分析，它能为交通管理者提供大量的有效信息，实现道路智能化调度，减少拥塞，提高路面的资源利用率。 本文算法就是在Visual C++6.0平台上使用OpenCV机器视觉处理库，OpenCV集合了目前一些图像处理和机器视觉流行算法的C函数和C++类库，包括图像处理、运动分析、模式识别等方面，可以轻松实现物体轮廓跟踪、图像的几何处理图像特征提取、背景分离等很多操作，能够降低代码编写的复杂度。 2 车辆检测 1）背景获取技术 在背景差分法和高斯建模方法中都有一步是要得到初始背景图像，背景提取的精确与否，直接关系到最终结果的准确性。因为背景通常是不断变化的，所以背景模型不应该在一个较长的时间周期内固定不变。我们要经常性的对背景模型进行更新。 本文采用多高斯背景更新算法，分别研究了初始背景生成、背景实时更新等环节的特点，总结了一些有意义的规律，提出了利用连续三帧视频的差别消除运动区域的方法来构建初始背景，对初始阶段的背景更新采用较大的阀值，以便快速得到稳定干净的背景，后续阶段采用较小的阀值并采用隔多帧背景更新，达到减少计算量的目的。 本文来源：https://www.dywdw.cn/8fcc2576366baf1ffc4ffe4733687e21af45ff1e.html
下载此文档
搜索文档
阅读：
文档下载
2022-05-16
