劉賀 臧晶

摘? ?要：公路流量統(tǒng)計是智能交通系統(tǒng)的主要功能之一。本文針對公路流量統(tǒng)計的問題，利用物體輪廓檢測技術，使用背景差分算法和K最鄰近分類算法，實現(xiàn)運動物體檢測、車輛跟蹤和流量統(tǒng)計功能，設計了公路流量統(tǒng)計系統(tǒng)，并用Python進行編程實現(xiàn)，對部分視頻進行了測試，取得了較好的效果。

關鍵詞：智能交通系統(tǒng)? 公路流量統(tǒng)計? 運動物體檢測? 車輛跟蹤

1? 引言

基于機器視覺的公路流量統(tǒng)計技術是公路汽車流量統(tǒng)計技術是在不需要人為干預的情況下，從獲取視頻初始幀開始，對監(jiān)控攝像頭中的圖像序列進行剖析，將移動對象從背景中分離，然后對每輛汽車進行跟蹤，最后完成整個視頻的汽車數(shù)量計數(shù)，基本得到汽車數(shù)量及道路擁堵情況。

2? 公路流量統(tǒng)計系統(tǒng)的設計

公路流量統(tǒng)計系統(tǒng)共包含四部分，提供運動的圖像獲取以及預處理、位置預測跟蹤、車輛計數(shù)與物體計數(shù)日志模塊，完成運動物體檢測、車輛跟蹤和流量統(tǒng)計等主要功能，其結構如圖1所示。

3? 公路流量統(tǒng)計系統(tǒng)的實現(xiàn)

公路流量統(tǒng)計系統(tǒng)是基于Python語言和OpenCV庫實現(xiàn)的。系統(tǒng)由四部分構成，實現(xiàn)技術描述如下。

（1）運動圖像獲取以及預處理。對常用圖像背景差分法、進行噪聲處理進行預處理以及車輛輪廓檢測。

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

（3）車輛計數(shù)。當物體越過計數(shù)線時對物體計數(shù)。首先判斷物體的運動軌跡，進而判別物體是否越過計數(shù)線，并且判斷運動的方向。

（4）車輛計數(shù)日志。視頻的下方建立一個計數(shù)欄，每當一個新的車輛被計數(shù)時，該車輛的圖像將會被加載到計數(shù)欄中。

4? 公路流量統(tǒng)計系統(tǒng)測試

為了驗證本論文研究的公路流量統(tǒng)計系統(tǒng)是否具有可行性，對測試結果進行分析和總結。

（1）車輛獲取以及預處理如圖2、圖3所示。

（2）位置預測跟蹤如圖4所示。

（3）車輛計數(shù)及車輛計數(shù)日志如圖5、圖6所示。

對公路流量統(tǒng)計系統(tǒng)的實驗結果進行比較分析，發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)中各功能正常運行，故可驗證本論文設計的基于機器視覺的公路流量統(tǒng)計技術是準確有效的。

5? 結語

本文針對公路流量統(tǒng)計問題，設計了基于機器視覺的公路流量統(tǒng)計系統(tǒng)，并將其應用程序實現(xiàn)。經(jīng)過部分視頻對公路流量統(tǒng)計系統(tǒng)進行測試，并且對測試結果進行分析，最后驗證公路流量統(tǒng)計系統(tǒng)的正確性。采用公路流量統(tǒng)計系統(tǒng)后，能夠實時對路況進行分析，可以有效緩解交通擁塞問題。

參考文獻

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

[2] 桑應賓.基于K近鄰的分類算法研究[D].重慶大學，2009.