智能交通系统中基于视频的车流量统计综合算法

"这篇文章是2013年发表在《井冈山大学学报(自然科学版)》第34卷第4期的一篇自然科学论文，作者是吕扬建和李光耀，主要研究了基于视频分析的车流量统计算法。论文探讨了智能交通系统中的关键技术和热点问题——车流量统计，并提出了结合虚拟线圈和目标跟踪的综合算法，利用Canny算子边缘检测、均值背景建模和背景差分法来提高统计的准确性和实时性。实验结果显示，该综合算法在实际应用中表现出良好的性能。" 正文: 智能交通系统（Intelligent Transportation System, ITS）的发展，使得车流量统计成为了重要的研究领域。车流量的精确统计对于交通管理和规划具有重要意义，能有效缓解交通拥堵、优化信号灯控制策略以及提高道路使用效率。本文重点研究了两种常见的车流量统计方法：基于虚拟线圈的统计算法和基于目标跟踪的统计算法。 基于虚拟线圈的统计算法，传统上依赖于埋设在路面下的感应线圈来检测车辆通过，但这种方法安装成本高，维护困难，且无法适应复杂的交通环境。因此，研究人员开始转向视频分析技术，通过图像处理来模拟虚拟线圈的效果。这种方法利用计算机视觉技术检测车辆经过时引起的图像变化，实现无接触的车流量统计。 基于目标跟踪的统计算法则更侧重于对个体车辆的持续追踪。通过跟踪车辆在连续帧间的运动轨迹，可以精确地计算出每辆车的通过时间，从而得到车流量数据。然而，这种方法在复杂背景、光照变化或车辆密集时，可能因跟踪丢失导致统计不准确。 为了克服这两种方法的局限性，论文提出了一个综合算法，它结合了虚拟线圈和目标跟踪的优点。首先，利用Canny算子进行边缘检测，能够准确识别车辆边界，即便在光照变化的情况下也能保持良好的稳定性。接着，采用均值背景建模法建立背景模型，以便在动态环境下分离车辆。背景差分法则用于实时监测车辆进入和离开检测区域，确保了统计的实时性。 在实验部分，作者通过对比分析证明了所提出的综合算法在实时性和准确性上都取得了显著的提升。这表明该算法在智能交通系统中具有较大的应用潜力，可以为交通管理部门提供更准确、更及时的车流量信息，有助于提升城市交通管理的智能化水平。 这篇论文的研究成果为车流量统计技术的进步提供了新的思路，对于推动智能交通系统的未来发展具有积极意义。通过对多种技术的融合创新，实现了对车流量更高效、更准确的监测，为未来交通管理系统的优化提供了有力的技术支持。