本文關鍵詞：多車道視頻車流量檢測和計數(shù)

  更多相關文章： 背景差分 高斯混合模型 車輛計數(shù) 連通域分析 區(qū)域灰度均值

【摘要】：車流量檢測在智能交通領域具有重要的地位,車流量檢測的重點是識別監(jiān)控視頻中的車輛并計數(shù),因此,提出一種有效的背景建模和準確的車輛計數(shù)方法顯得尤為重要。本文提出了背景差分法和混合高斯模型來提高運動車輛的檢測質量,并在車道內設置了虛擬線圈,利用連通域分析法、區(qū)域灰度均值法兩種方法檢測運動車輛。實驗結果表明區(qū)域灰度均值法要優(yōu)于連通域分析法,區(qū)域灰度均值法可以解決車輛漏檢的問題,車輛計數(shù)的準確度有了顯著的提高,準確率可達到94%以上。
【作者單位】： 內蒙古警官學校;內蒙古監(jiān)獄管理局服刑人員矯治辦公室;
【關鍵詞】： 背景差分 高斯混合模型 車輛計數(shù) 連通域分析 區(qū)域灰度均值
【分類號】：U495;TP391.41
【正文快照】： 1引言隨著經濟的發(fā)展,家用車輛的迅速增加,交通道路擁堵等問題層出不窮。為了解決這些交通問題,智能交通控制手段應運而生。智能交通系統(tǒng)是綜合利用計算機技術、圖像處理和智能檢測等技術的系統(tǒng),視頻車流量的檢測是智能交通系統(tǒng)的重要組成部分,為交通的規(guī)劃與管理提供可靠依據(jù)

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本文編號：1008589