计算机视觉与OpenCV实现的智能交通监控系统

"这篇论文是关于基于计算机视觉的智能交通监控系统的，发表于2010年的《浙江工业大学学报》。作者是王为和姚明海，他们利用OpenCV开源计算机视觉库在VC++6.0平台上开发了一个系统，该系统采用背景差分算法进行交通监控，具有友好的用户界面和强大的人机交互功能。" 正文: 基于计算机视觉的智能交通监控系统是近年来在交通安全和管理领域中的一个重要研究方向。计算机视觉技术利用摄像头捕获的图像信息，通过复杂的图像处理和分析技术，对交通场景进行实时监控，从而提高交通效率，预防交通事故。 该论文提出的研究是结合了背景差分算法，这是一种常用的方法用于从连续的视频流中识别运动物体。背景差分算法的基本原理是建立一个静态背景模型，然后通过比较当前帧与背景模型的差异来检测出运动物体。这种算法在交通监控中特别有效，因为它可以快速准确地识别出车辆、行人等移动目标。 系统开发采用了OpenCV库，这是一个强大的开源计算机视觉库，提供了丰富的函数和工具，支持图像处理、特征检测、物体识别等多种功能。在VC++6.0平台上实现，意味着系统具备了良好的兼容性和稳定性，适合实际应用。 系统设计强调了用户友好性和人机交互性，用户可以根据需求选择不同的监控对象，这可能包括特定类型的车辆、特定行为（如超速、违章停车）或特定区域。此外，系统不仅实现了基本的运动检测，还可能包含了轮廓检测和对象跟踪功能，这些对于识别和追踪交通参与者至关重要。 实验结果和实现过程的详细描述表明，该系统不仅理论设计完善，而且在实际操作中表现出色，能够有效应用于交通监控场景，提供实时的数据反馈，有助于交通管理和决策。文献标识码"A"说明这是一篇原创性的科研论文，对计算机视觉在交通监控领域的应用提供了有价值的贡献。 这项工作展示了计算机视觉技术如何与背景差分算法相结合，开发出高效、实用的智能交通监控系统。它不仅提升了交通监控的智能化水平，也为未来类似系统的设计和优化提供了参考。