【正文】 年 月 日 西南交通大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 第 II 頁(yè)畢 業(yè) 設(shè) 計(jì) 任 務(wù) 書班 級(jí) 自動(dòng)化 2 班 學(xué)生姓名 安偉 學(xué) 號(hào) 2022 專 業(yè) 自動(dòng)化 發(fā)題日期：2022 年 1 月 1 日 完成日期：2022 年 6 月 15 日題 目 基于視頻的車流量檢測(cè)算法研究 題目類型： 工程設(shè)計(jì) √ 技術(shù)專題研究 理論研究 軟硬件產(chǎn)品開發(fā)一、 設(shè)計(jì)任務(wù)及要求 車流量信息是交通控制中的重要信息，其檢測(cè)在智能交通系統(tǒng)中占有重要地位。具體要求如下： 1. 對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理 2. 進(jìn)行車流量的統(tǒng)計(jì) 3. 人機(jī)界面簡(jiǎn)單清楚友好 二、 應(yīng)完成的硬件或軟件實(shí)驗(yàn) 采集視頻圖像，對(duì)圖像進(jìn)行分析處理，完成車流量的統(tǒng)計(jì)，與實(shí)際通過(guò)車輛數(shù)目比較，分析本系統(tǒng)的正確檢測(cè)率。因此，基于視頻的交通流量檢測(cè)技術(shù)成為其研究領(lǐng)域的重要方面和基礎(chǔ)。其中圖像分割,背景相減,虛擬線圈的更新是本文的核心內(nèi)容并作了詳細(xì)的介紹。 traffic flow statistics。尤其在我國(guó),由于我國(guó)人口基數(shù)大,城市規(guī)模發(fā)展迅速,迫切需要大量的準(zhǔn)確的交通流信息,我國(guó)面臨的問(wèn)題尤為嚴(yán)重。此時(shí)智能交通系統(tǒng) ITS（Intelligent Transportation System）應(yīng)運(yùn)而生，它把車輛和道路綜合起來(lái)系統(tǒng)地解決交通問(wèn)題，從而極大地提高了現(xiàn)有道路的利用率。在行人系統(tǒng)方面包括:行程規(guī)劃、乘車人信息、動(dòng)態(tài)路徑指導(dǎo)等。它是由若干子系統(tǒng)所組成的，通過(guò)系統(tǒng)集成將道路、駕駛員和車輛有機(jī)地結(jié)合在一起加強(qiáng)了三者之間的聯(lián)系。由此可見(jiàn)，道路交通流信息的實(shí)時(shí)采集與處理方法研究無(wú)論對(duì)城市的交通控制、交通管理、交通規(guī)劃、路網(wǎng)建設(shè)，還是對(duì)未來(lái)智能運(yùn)輸系統(tǒng)功能的實(shí)現(xiàn)都具有重要的理論意義和實(shí)用價(jià)值。2. 安裝視頻攝像機(jī)破壞性低、方便、經(jīng)濟(jì)。交通流量統(tǒng)計(jì)是合理建設(shè)和管理交通系統(tǒng)的依據(jù),通過(guò)對(duì)公路通行能力與公路交通量的適應(yīng)性分析,從而確定公路建設(shè)的合理規(guī)模,通過(guò)實(shí)時(shí)的車流量監(jiān)控?cái)?shù)據(jù),可以及時(shí)疏導(dǎo)交通。目前，交通流量檢測(cè)技術(shù)大致可分為三類 [2]:第一類為基于壓電回路的永久埋入式系統(tǒng)，如環(huán)形地埋式線圈檢測(cè)，這類系統(tǒng)雖然可靠，但費(fèi)用較高。紅外線檢測(cè)受到車輛本身熱源的影響，抗噪聲的能力不強(qiáng)， 西南交通大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 第 3 頁(yè)檢測(cè)精度也不高。而城市路口的交通情況非常復(fù)雜，如：車和行人構(gòu)成的混合交通流，大規(guī)模的遮擋，紅燈期間車輛停下變成背景，復(fù)雜天氣，晝夜變換等因素，這些都是一個(gè)實(shí)用的路口流量統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)必須解決的問(wèn)題。利用視頻采集卡獲取視頻信號(hào)，由圖像處理設(shè)備將視頻信號(hào)轉(zhuǎn)換成數(shù)字圖像。我國(guó)是世界上經(jīng)濟(jì)持續(xù)發(fā)展較快的發(fā)展中國(guó)家，隨著經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展和社會(huì)的不斷進(jìn)步，對(duì)智能交通系統(tǒng)的研究正在轟轟烈烈之時(shí)，很多專家和學(xué)者都投入了大量的精力、時(shí)間，大大推動(dòng)了我國(guó) ITS 的發(fā)展。人們?cè)?20 世紀(jì) 80 年代，就開始了對(duì)交通車輛視頻檢測(cè)系統(tǒng)的研究。 它通過(guò)視頻攝像機(jī)和計(jì)算機(jī)模仿人眼的功能，將連續(xù)的模擬圖像轉(zhuǎn)換成離散的數(shù)字圖像后，在成熟的物理模型和數(shù)學(xué)模型的基礎(chǔ)上編制軟件進(jìn)行分析處理，模擬各種其它形式的車輛檢測(cè)器獲取交通信息，為交通領(lǐng)域的多種實(shí)際應(yīng)用提供了工作平臺(tái)。再測(cè)量每個(gè)車道中車輛第一次觸發(fā)和第二次觸發(fā)樣本點(diǎn)的相差時(shí)間，以及兩樣本點(diǎn)間的距離來(lái)求解車輛的速度。Bristo1[9][10]大學(xué)先進(jìn)計(jì)算研究中心研究人員應(yīng)用圖像幀差的方法處理復(fù)雜路口上的多車道車輛統(tǒng)計(jì)、車速檢測(cè)和車輛跟蹤，即通過(guò)跟蹤圖像序列上分割出來(lái)的車輛運(yùn)動(dòng)區(qū)域來(lái)完成車輛的路徑、速度和進(jìn)/出點(diǎn)的監(jiān)視控制。此方法在由輪廓圍成的小區(qū)域上應(yīng)用圖像幀差方法。NEWCAST 大學(xué)的 MGH 和運(yùn)輸工作研究小組提出了用多窗口技術(shù)來(lái)檢測(cè)二值圖像中的車輛。 通過(guò)以上綜述可以看出:目前世界上基于視頻的車輛檢測(cè)技術(shù)算法主要是根據(jù)圖像的幀差法、背景差法、邊緣檢測(cè)法來(lái)檢測(cè)車輛信息，具體實(shí)現(xiàn)是在攝取的圖像中的車道上 西南交通大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 第 5 頁(yè)作標(biāo)記，根據(jù)標(biāo)記上的灰度值的改變來(lái)統(tǒng)計(jì)車輛信息。本設(shè)計(jì)以實(shí)現(xiàn)計(jì)算視頻中的車流量為主要目的；以如何更新虛擬線、提取車輛信息為主要設(shè)計(jì)內(nèi)容。2. 動(dòng)態(tài)虛擬區(qū)域更新算法:由于系統(tǒng)會(huì)在不同的環(huán)境下長(zhǎng)時(shí)間的使用，如果僅僅根據(jù)初始化的區(qū)域信息是無(wú)法滿足光線、天氣等變化環(huán)境的需要，由此提出一種自適應(yīng)光線和天氣等變化的動(dòng)態(tài)虛擬區(qū)域更新算法。基于視頻的車流統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)的工作原理是通過(guò)不斷檢測(cè)虛擬線的色度與當(dāng)前視頻幀的色度差異判斷是否有車輛經(jīng)過(guò)，并統(tǒng)計(jì)出車輛的數(shù)目。 西南交通大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 第 6 頁(yè)設(shè)定變化量 設(shè)定虛擬線計(jì)算車流量 檢測(cè)車流量 導(dǎo)出車輛信息圖 11 車流量檢測(cè)系統(tǒng)工作圖 本論文的結(jié)構(gòu)安排本論文全篇分為四個(gè)部分結(jié)構(gòu)安排如下:第 1 章主要介紹視頻車流量檢測(cè)的背景意義,現(xiàn)狀以及研究的主要內(nèi)容和方法。 西南交通大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 第 7 頁(yè) 西南交通大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 第 8 頁(yè)第 2章 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)基于視頻的車流統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)是一種實(shí)用化的系統(tǒng)，它的工作原理是從在視頻的第一幀上設(shè)置虛擬線 [3][4]開始統(tǒng)計(jì)車流量，結(jié)束統(tǒng)計(jì)后在 MFC 界面上顯示統(tǒng)計(jì)結(jié)果，并且可以將每輛車的車輛信息導(dǎo)出到指定文件中。在此基礎(chǔ)上并設(shè)置相關(guān)的閾值及播放速度。 就是將視頻圖片中虛擬線矩陣區(qū)域的像素從背景圖像或者移動(dòng)物體中區(qū)分出來(lái)。 這也是該設(shè)計(jì)的核心內(nèi)容,其目的在于將現(xiàn)在的圖像與背景圖像進(jìn)行比較,從而確定虛擬線框區(qū)域內(nèi)是否有變化,從而可以確定是否有車輛通過(guò)。是目前最流行的 Windows 平臺(tái)應(yīng)用程序開發(fā)環(huán)境。同時(shí) Visual Studio 2022 支持項(xiàng)目模版、調(diào)試器和部署程序。Visual Studio 2022 包括各種增強(qiáng)功能，例如可視化設(shè)計(jì)器（使用 NET Framework 加速開發(fā)） 、對(duì) Web 開發(fā)工具的大量改進(jìn)，以及能夠加速開發(fā)和處理所有類型數(shù)據(jù)的語(yǔ)言增強(qiáng)功能。Visual Studio 2022 還能使開發(fā)人員能夠從同一個(gè)開發(fā)環(huán)境中創(chuàng)建多個(gè) NET Framework 版本的應(yīng)用程序。Visual Studio 2022 提供了幫助開發(fā)團(tuán)隊(duì)改進(jìn)協(xié)作的擴(kuò)展的和改進(jìn)的服務(wù)項(xiàng)目，包括幫助將數(shù)據(jù)庫(kù)專業(yè)人員和圖形設(shè)計(jì)人員加入到開發(fā)流程的工具。它包括 300 多個(gè) C/C++函數(shù)的跨平臺(tái)的中、高層 API。11. 可對(duì)圖像進(jìn)行標(biāo)注，如對(duì)線、二次曲線和多邊形進(jìn)行標(biāo)注，還可以字（目前只支持中文） 。產(chǎn) 品 性 能 AVI 至 DVD； AVI 至 MPEG； AVI 至 VCD； AVI 至 MPG； 支 持 Flash SWF 的 轉(zhuǎn) 換 ； 支 持 所 有 的 視 訊 格 式 轉(zhuǎn) 換 至 DVD/VCD/SVCD/MPEG1/MPEG2；支 持 所 有 的 視 訊 格 式 轉(zhuǎn) 換 至 AVI/WMV/RM/ASF/DivX/XVid； 支 持 Quicktime MOV 的 轉(zhuǎn) 換 ； 內(nèi) 置 真 正 的 Real Dolby AC3 音 頻 解 碼 ； 內(nèi) 置 真 正 的 Real DVD 導(dǎo) 航 器 ； 支 持 Direct AC3 技 術(shù) ； 支 持 杜 比 AC3 ， 轉(zhuǎn) 換 包 含 AC3 的 AVI 影 片 比 同 類 產(chǎn) 品 提 速 20%， 此 項(xiàng)技 術(shù) 屬 全 球 領(lǐng) 先 ；支 持 燒 錄 VCD/SVCD/DVD 影 碟 ； 無(wú) 以 倫 比 的 完 美 影 像 畫 質(zhì) ；人 性 化 程 式 界 面 ， 使 用 者 一 目 了 然 ；可 設(shè) 置 實(shí) 時(shí) 轉(zhuǎn) 換 預(yù) 覽 ；可 設(shè) 置 轉(zhuǎn) 換 完 成 后 自 動(dòng) 關(guān) 機(jī) 功 能 ；支 持 燒 錄 VCD/SVCD/DVD。在解決方案資源管理器中打開 cvauxIncludeExternal 的 文件，找到 foreground_regions 成員，會(huì)發(fā)現(xiàn)上述成員已經(jīng)被注釋掉了，只要將其上一行末尾的“/”改為“*/ ”使該成員可 西南交通大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 第 14 頁(yè)見(jiàn)，此時(shí)就可以進(jìn)行批生成。切換目錄下拉至包含文件 (Include files)，添加以下路徑：C:\Program Files\OpenCV\cv\includeC:\Program Files\OpenCV\cvaux\include C:\Program Files\OpenCV\cxcore\include C:\Program Files\OpenCV\otherlibs\highgui C:\Program Files\OpenCV\otherlibs\cvcam\include 如圖 25 所示。 西南交通大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 第 16 頁(yè) 本章小節(jié)在本章中主要介紹了基于視頻車流量檢測(cè)系統(tǒng)的總體設(shè)計(jì)和基本思路。目前關(guān)于這方面的研究工作,已經(jīng)提出了許多的解決方案和算法。然后具體算法過(guò)程可以描述為：依次讀取各視頻幀，首先計(jì)算虛擬線的初始灰度值 H，作為評(píng)判依據(jù)。具體流程圖如圖 31 所示。 西南交通大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 第 18 頁(yè)開始設(shè)置虛擬線 ， 設(shè)置閾值 ， 設(shè)置表示符 I D 為假計(jì)算虛擬線中的灰度值依次讀取視頻各幀計(jì)算當(dāng)前虛擬線中的灰度值 Y| Y H | 閾值I D 真假開始檢測(cè)第一輛車設(shè)置 I D 為真車輛計(jì)數(shù)檢測(cè)一輛車結(jié)束設(shè)置 I D 為假結(jié)束YYNN圖 31 算法流程圖 西南交通大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 第 19 頁(yè)數(shù)字化過(guò)程分為采樣,量化處理與編碼三個(gè)步驟：采樣:一個(gè)是信號(hào)在時(shí)間上的離散化,即采樣的實(shí)質(zhì)就是要用多少點(diǎn)來(lái)描述一張圖像。這個(gè)數(shù)值范圍包括了圖像上所能使用的顏色總數(shù)。在一定意義上講，編碼壓縮技術(shù)是實(shí)現(xiàn)圖像傳輸與儲(chǔ)存的關(guān)鍵。 它 一 般 都 用 計(jì) 算 機(jī) 處 理 或?qū)?時(shí) 的 硬 件 處 理 ， 因 此 也 稱 為 計(jì) 算 機(jī) 圖 像 處 理 。2. 取 圖 像 中 所 包 含 的 某 些 特 征 或 特 殊 信 息 ,這 些 被 提 取 的 特 征 或 信 息 往 往為 計(jì) 算 機(jī) 分 析 圖 像 提 供 便 利 。 模 擬 圖 像 處 理(AnafogImageProcessing)包 括 ： 光 學(xué) 處 理 和 電 子 處 理 ， 如 :照 相 、 電 視 信 號(hào) 處 理等 。 將模 擬 圖 象 進(jìn) 行 采 樣 和 量 化 之 后 ,空 間 坐 標(biāo) (x,y)的 數(shù) 字 化 被 稱 為 圖 象 采 樣 ,顏 色深 淺 幅 度 的 數(shù) 字 化 被 稱 為 灰 度 級(jí) 量 化 ,由 此 可 見(jiàn) ,所 謂 數(shù) 字 圖 象 就 是 灰 度 值 的 二 西南交通大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 第 20 頁(yè)維 數(shù) 組 。 圖像銳化圖像銳化就是補(bǔ)償圖像的輪廓,增強(qiáng)圖像的邊緣及灰度跳變的部分,使圖像變得清晰。這里對(duì)模板的基本要求是對(duì)應(yīng)中心像素的系數(shù)應(yīng)是正的，而對(duì)應(yīng)中心像素鄰近像素的系數(shù)應(yīng)是負(fù)的，且所有系數(shù)的和應(yīng)該是零，這樣就不會(huì)產(chǎn)生灰度偏移。 像素分類像素（Pixel）是由 Picture(圖像) 和 Element(元素)這兩個(gè)單詞的字母所組成的，是用來(lái)計(jì)算數(shù)碼影像的一種單位。0(,)(,)(,)RxytItIxy?? 圖像分割圖像分割是圖像處理中的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)。 借助集合概念對(duì)圖像分割有如下定義:令幾何 R 代表整個(gè)圖像區(qū)域,對(duì) R 的分割可看做 R 分成 N 個(gè)滿足一列五個(gè)條件的非空子集, , ,…... :12N1. =R；NiU? 西南交通大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 第 22