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        基于機(jī)器視覺的公路流量統(tǒng)計(jì)技術(shù)研究

        2020-05-06 09:08:32劉賀臧晶
        關(guān)鍵詞:智能交通系統(tǒng)

        劉賀 臧晶

        摘? ?要:公路流量統(tǒng)計(jì)是智能交通系統(tǒng)的主要功能之一。本文針對(duì)公路流量統(tǒng)計(jì)的問題,利用物體輪廓檢測(cè)技術(shù),使用背景差分算法和K最鄰近分類算法,實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)物體檢測(cè)、車輛跟蹤和流量統(tǒng)計(jì)功能,設(shè)計(jì)了公路流量統(tǒng)計(jì)系統(tǒng),并用Python進(jìn)行編程實(shí)現(xiàn),對(duì)部分視頻進(jìn)行了測(cè)試,取得了較好的效果。

        關(guān)鍵詞:智能交通系統(tǒng)? 公路流量統(tǒng)計(jì)? 運(yùn)動(dòng)物體檢測(cè)? 車輛跟蹤

        1? 引言

        基于機(jī)器視覺的公路流量統(tǒng)計(jì)技術(shù)是公路汽車流量統(tǒng)計(jì)技術(shù)是在不需要人為干預(yù)的情況下,從獲取視頻初始幀開始,對(duì)監(jiān)控?cái)z像頭中的圖像序列進(jìn)行剖析,將移動(dòng)對(duì)象從背景中分離,然后對(duì)每輛汽車進(jìn)行跟蹤,最后完成整個(gè)視頻的汽車數(shù)量計(jì)數(shù),基本得到汽車數(shù)量及道路擁堵情況。

        2? 公路流量統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)

        公路流量統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)共包含四部分,提供運(yùn)動(dòng)的圖像獲取以及預(yù)處理、位置預(yù)測(cè)跟蹤、車輛計(jì)數(shù)與物體計(jì)數(shù)日志模塊,完成運(yùn)動(dòng)物體檢測(cè)、車輛跟蹤和流量統(tǒng)計(jì)等主要功能,其結(jié)構(gòu)如圖1所示。

        3? 公路流量統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)

        公路流量統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)是基于Python語言和OpenCV庫實(shí)現(xiàn)的。系統(tǒng)由四部分構(gòu)成,實(shí)現(xiàn)技術(shù)描述如下。

        (1)運(yùn)動(dòng)圖像獲取以及預(yù)處理。對(duì)常用圖像背景差分法、進(jìn)行噪聲處理進(jìn)行預(yù)處理以及車輛輪廓檢測(cè)。

        (2)位置預(yù)測(cè)跟蹤。采用的算法為K最鄰近分類(k-Nearest Neighbors,KNN)算法[1]。KNN算法不需要進(jìn)行參數(shù)估計(jì),屬于一種非參數(shù)方法[2]。將每個(gè)物體的運(yùn)動(dòng)軌跡進(jìn)行分類,將距離新的位置最近的上一個(gè)位置進(jìn)行匹配,即可判斷新的位置是哪一個(gè)物體。

        (3)車輛計(jì)數(shù)。當(dāng)物體越過計(jì)數(shù)線時(shí)對(duì)物體計(jì)數(shù)。首先判斷物體的運(yùn)動(dòng)軌跡,進(jìn)而判別物體是否越過計(jì)數(shù)線,并且判斷運(yùn)動(dòng)的方向。

        (4)車輛計(jì)數(shù)日志。視頻的下方建立一個(gè)計(jì)數(shù)欄,每當(dāng)一個(gè)新的車輛被計(jì)數(shù)時(shí),該車輛的圖像將會(huì)被加載到計(jì)數(shù)欄中。

        4? 公路流量統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)測(cè)試

        為了驗(yàn)證本論文研究的公路流量統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)是否具有可行性,對(duì)測(cè)試結(jié)果進(jìn)行分析和總結(jié)。

        (1)車輛獲取以及預(yù)處理如圖2、圖3所示。

        (2)位置預(yù)測(cè)跟蹤如圖4所示。

        (3)車輛計(jì)數(shù)及車輛計(jì)數(shù)日志如圖5、圖6所示。

        對(duì)公路流量統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行比較分析,發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)中各功能正常運(yùn)行,故可驗(yàn)證本論文設(shè)計(jì)的基于機(jī)器視覺的公路流量統(tǒng)計(jì)技術(shù)是準(zhǔn)確有效的。

        5? 結(jié)語

        本文針對(duì)公路流量統(tǒng)計(jì)問題,設(shè)計(jì)了基于機(jī)器視覺的公路流量統(tǒng)計(jì)系統(tǒng),并將其應(yīng)用程序?qū)崿F(xiàn)。經(jīng)過部分視頻對(duì)公路流量統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)進(jìn)行測(cè)試,并且對(duì)測(cè)試結(jié)果進(jìn)行分析,最后驗(yàn)證公路流量統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)的正確性。采用公路流量統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)后,能夠?qū)崟r(shí)對(duì)路況進(jìn)行分析,可以有效緩解交通擁塞問題。

        參考文獻(xiàn)

        [1] 遲殿委.一種基于KNN算法的手寫數(shù)字識(shí)別實(shí)現(xiàn)[J].信息與電腦:理論版,2019,31(17):20-22.

        [2] 桑應(yīng)賓.基于K近鄰的分類算法研究[D].重慶大學(xué),2009.

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