基于Matlab的车流量检测系统设计

"Matlab大作业-王娥-2020124017.pdf" 这篇Matlab大作业是关于使用Matlab进行车流量检测的项目，作者王娥是信息工程学院信息与通信工程专业的学生，指导教师是马仑。作业的核心在于设计一个基于监控视频的车流量检测系统，目的是实现实时采集车流量，以优化城市交通管理。 首先，项目采用了多帧平均法来建立背景模型，这是一种统计滤波方法。在一段时间内，连续多帧图像相加取平均值，形成稳定的背景参照，以便后续区分运动车辆与静态背景。这种方法可以有效地过滤掉环境变化带来的噪声，如光照变化等。 其次，运动车辆的跟踪则依赖于背景消减法。通过与背景模型对比，可以提取出运动车辆的前景信息。接着，使用阈值分割法将前景图像中的车辆信息突出，这一步骤有助于精确地定位车辆位置。为了进一步优化车辆识别，还会进行形态学处理，如膨胀和腐蚀操作，以消除噪声和连接，确保车辆目标的完整性和独立性。同时，形态学滤波也有助于防止车辆跟踪过程中的重复计数和漏检问题。 在车流量统计环节，系统设计包括车辆检测、车辆跟踪和车辆计数三个关键模块。车辆检测是通过识别车辆轮廓，而车辆跟踪则确保了同一辆车在视频序列中的持续识别。通过在车道上设定虚拟检测线，系统能够实时计算通过的车辆数量。经过实验验证，该系统展示出了良好的实时性、可行性和高精度，证明了所提出的整体方案的有效性。 关键词涉及视频图像处理、车辆检测、车辆提取、图像分割以及车流量检测，这些都是智能交通系统中车辆检测与分析的关键技术。通过Matlab的仿真，这项作业不仅锻炼了学生的编程能力，还展示了Matlab在实际问题解决中的强大功能。