【正文】 總體設(shè)計(jì)使用 MFC 等界面庫(kù)編寫(xiě)用戶操作界面，方便視頻的輸入、顯示、操作以及輸出, 用戶通過(guò)界面選擇視頻，通過(guò)界面在視頻的第一幀上操作，設(shè)定虛擬線，系統(tǒng)對(duì)虛擬線進(jìn)行初始化。為以后其他環(huán)節(jié)做好準(zhǔn)備工作。V isual Studio 可 以 用 來(lái) 創(chuàng) 建 Windows 平 臺(tái) 下 的 Windows 應(yīng)用 程 序 和 網(wǎng) 絡(luò) 應(yīng) 用 程 序 ， 也 可 以 用 來(lái) 創(chuàng) 建 網(wǎng) 絡(luò) 服 務(wù) 、 智 能 設(shè) 備 應(yīng) 用 程 序 和Office 插 件 。Visual Studio 2022 為開(kāi)發(fā)人員提供了所有相關(guān)的工具和框架支持，幫助創(chuàng)建引人注目的、令人印象深刻并支持 AJAX 的 Web 應(yīng)用程。 OpenC 介紹OpenCV 的全稱是：Open Source Computer Vision Library。OpenCV 包括以下幾個(gè)模塊，其具體功能是：1. CV 主要的 OpenCV 函數(shù)；2. CVAUX 輔助的（實(shí)驗(yàn)性的）OpenCV 函數(shù) ；3. CXCORE 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與線性代數(shù)支持；4. HIGHGUI 圖像界面函數(shù)；5. ML 機(jī)器學(xué)習(xí)，包括模式分類和回歸分析等；6. CVCAM 負(fù)責(zé)讀取攝像頭數(shù)據(jù)的模塊。具體步驟為：生成批生成僅選擇所有的debug|win32 和 release|win32生成，如圖 23 所示：圖 23 錯(cuò)誤修改5. VC 的工程中加入庫(kù)文件和包含文件。以及本設(shè)計(jì)中運(yùn)用到的相關(guān)軟件,同時(shí)對(duì) OpenCV 圖像處理軟件的環(huán)境配置做了詳細(xì)的介紹。由于車輛會(huì)導(dǎo)致在虛擬線處連續(xù)的變化，因此設(shè)置標(biāo)識(shí)符ID，初始值設(shè)為假。一副圖像就被采樣成有限個(gè)像素點(diǎn)構(gòu)成的集合。 目前已有許多成熟的編碼算法應(yīng)用于圖像壓縮。 提 取 特 征 或 信 息 的 過(guò) 程 是 模 式 識(shí) 別 或 計(jì) 算 機(jī) 視 覺(jué) 的預(yù) 處 理 。模擬圖像 離散圖像傳感器采樣數(shù)字圖像A D 轉(zhuǎn)換圖像處理數(shù)字圖像打印驅(qū)動(dòng)打印機(jī)顯卡驅(qū)動(dòng)顯卡及顯示器圖 32 圖 象 的 數(shù) 字 化 模 型模擬圖像 離散圖像采樣數(shù)字圖像量化圖 33 圖像的數(shù)字化輸入模型進(jìn) 行 圖 像 處 理 時(shí) ， 對(duì) 所 獲 得 的 數(shù) 字 圖 像 進(jìn) 行 預(yù) 處 理 是 重 要 的 。實(shí)現(xiàn)拉普拉斯運(yùn)算的幾種模板如 33 所示: (33) 19???????015???????215???????本設(shè)計(jì)采用本方法處理后的圖像，輪廓線條將明顯得到增強(qiáng)。圖像分割是圖像分析的第一步,是計(jì)算加視覺(jué)的基礎(chǔ),是圖像理解的重要組成部分,是圖像處理到圖像分析的關(guān)鍵步驟,同時(shí)是圖像處理中最古老和最困難的問(wèn)題之一，至今已提出了上千種分割算法。 對(duì)于每幀圖像中的每個(gè)像素處理，它的相應(yīng)處理公式是 。計(jì)算數(shù)字圖像函數(shù)的拉普拉斯算子是借助各種模板卷積實(shí)現(xiàn)的。如 圖 32， 33 所 示 ：通 常 的 圖 像 都 是 模 擬 圖 像 ， 可 用 一 個(gè) 二 維 連 續(xù) 函 數(shù) f(x， y)來(lái) 表 示 ， 其 中(x， y)是 圖 像 平 面 上 任 意 一 個(gè) 二 維 坐 標(biāo) 點(diǎn) ， f 指 出 該 點(diǎn) 顏 色 的 深 淺 (灰 度 )。 一 般 來(lái) 講 ,對(duì) 圖 像 進(jìn) 行 處 理 的 主 要目 的 有 三 個(gè) 方 面 :1. 高 圖 像 的 視 覺(jué) 質(zhì) 量 ， 進(jìn) 行 圖 像 的 亮 度 、 彩 色 變 換 ,增 強(qiáng) 、 抑 制 某 些 成 分 ,對(duì)圖 像 進(jìn) 行 幾 何 變 換 等 ,以 改 善 圖 像 的 質(zhì) 量 。壓縮編碼:數(shù)字化后得到的圖像數(shù)據(jù)量十分巨大，必須采用編碼技術(shù)來(lái)壓縮其信息量。圖像數(shù)字化是計(jì)算機(jī)圖像處理之前的基本步驟，目的是把真實(shí)的圖像轉(zhuǎn)變成計(jì)算機(jī)能夠接受的存儲(chǔ)格式。但是考慮到僅僅設(shè)置單條線，容易出現(xiàn)噪聲，這樣將嚴(yán)重影響分析的結(jié)果，所以采用了線后一個(gè)平滑策略，具體而言，在設(shè)置虛擬，不是單純檢測(cè)線的灰度變化，而是計(jì)算一定的范圍，在虛擬線中，檢測(cè)矩形范圍內(nèi)灰度的變化，這樣實(shí)際上起到一個(gè)平滑效果，而不是單純計(jì)算虛擬線的灰度。VC 中就可以調(diào)用 OpenCV 中的庫(kù)函數(shù)了。3. 打開(kāi)電腦屬性 高級(jí) 環(huán)境變量，在系統(tǒng)變量 path 里加上 bin 的路徑: C:\ProgramFiles\OpenCV\bin 如圖 22 所示：圖 22 路徑修改4. 打開(kāi) OpenCV 安裝目錄下的_make 文件夾，用 VS2022 打開(kāi)其中的，進(jìn)行批生成，此時(shí)要注意修改一個(gè) Bug。OpenCV 能夠?qū)崿F(xiàn)以下功能：1. 對(duì)圖像數(shù)據(jù)的操作，包括分配、釋放、復(fù)制、設(shè)置和轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)；2. 圖像和視頻的輸入輸出，指文件和攝像頭座位輸入，圖像和視頻文件作為輸出；3. 具有對(duì)矩陣和向量的操作以及線性代數(shù)的算法程序，包括矩陣積、解方程、特征值以及奇異值等；5. 具有基本的數(shù)字圖像處理能力，如可進(jìn)行濾波、邊緣檢測(cè)、采樣與差值、色彩轉(zhuǎn)換、形態(tài)操作、直方圖和圖像金字塔等操作；6. 可對(duì)各種結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析，包括連接部件分析、輪廓處理、距離變換、各種距地計(jì)算、模版匹配、Hough 變換、多邊形逼近、直線你和、橢圓擬合和 Delaunay 三角劃分等；7. 對(duì)攝像頭的定標(biāo)，包括發(fā)現(xiàn)與跟蹤定標(biāo)模式、定標(biāo)、基本矩陣估計(jì)、齊次矩陣故居和立體對(duì)應(yīng)；8. 對(duì)運(yùn)動(dòng)的分析，如對(duì)光流、運(yùn)動(dòng)分割和跟蹤的分析；9. 對(duì)目標(biāo)的識(shí)別，可采用特征法和隱馬爾可夫模型；10. 具有基本的功能，包括圖像與視頻顯示、鍵盤(pán)和鼠標(biāo)事件處理及滾動(dòng)條等。對(duì)于 Web， AJAX 及其他新技術(shù)使開(kāi)發(fā)人員能夠迅速創(chuàng)建更高效、交互式更強(qiáng)和更個(gè)性化的新一代 Web 體驗(yàn)。Visual Studio 2022 提供了高級(jí)開(kāi)發(fā)工具、調(diào)試功能、數(shù)據(jù)庫(kù)功能和創(chuàng)新功能，幫助在各種平臺(tái)上快速創(chuàng)建當(dāng)前最先進(jìn)的應(yīng)用程序。 Visual Studio 2022 介紹Visual Studio 2022 是微軟公司推出的開(kāi)發(fā)環(huán)境。 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。第 4 章主要講解如何實(shí)現(xiàn)車流量計(jì)數(shù)的功能。 研究方法本設(shè)計(jì)通過(guò)對(duì)前人研究的學(xué)習(xí)和借鑒,采用通過(guò)視頻中灰度的變化來(lái)檢測(cè)車流量,從而達(dá)到車流量的計(jì)數(shù)統(tǒng)計(jì)。本設(shè)計(jì)是通過(guò)學(xué)習(xí)和總結(jié)前人經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上完成的。占有周期和占有率同樣可根據(jù)排隊(duì)長(zhǎng)度表達(dá)式的值計(jì)算出來(lái)。此方法應(yīng)用于瑞典皇家技術(shù)院開(kāi)發(fā)的道路交通監(jiān)視控制系統(tǒng)中，并取得了滿意的效果。視頻檢測(cè)技術(shù)就是一種結(jié)合視頻圖像和電腦模式識(shí)別技術(shù)而應(yīng)用于交通領(lǐng)域的新興技術(shù)。目前在世界上主要形成了美國(guó)、日本、歐盟三大 ITS 研究基地，此外亞洲的韓國(guó)、新加坡和我國(guó)的香港特區(qū)發(fā)展水平較高。工程中普遍使用的虛擬線圈的方法，也因?yàn)樘崛〉能囕v運(yùn)動(dòng)狀態(tài)信息太少而解決不了人車分類等關(guān)鍵問(wèn)題。目前交通檢測(cè)廣泛應(yīng)用于交通疏導(dǎo)、道路資源配置、道路建設(shè)評(píng)估等領(lǐng)域。目前基于視頻的檢測(cè)法是最有前途的一種方法,它是通過(guò)圖像數(shù)字的方法獲得交通流量信息,主要有以下優(yōu)點(diǎn)：1. 能夠提供高質(zhì)量的圖像信息,能高效、準(zhǔn)確、安全可靠地完成道路交通的監(jiān)視和控制工作。ITS 強(qiáng)調(diào)的是系統(tǒng)性、實(shí)時(shí)性、信息交流的交互性以及服務(wù)的廣泛性。在這種復(fù)雜的背景下,怎樣高效的對(duì)交通進(jìn)行管理,就顯的十分重要,由此智能交通就成為研究的熱點(diǎn)問(wèn)題 [6], 使用科學(xué)的方法對(duì)現(xiàn)有的道路進(jìn)行管理，可以最大限度的挖掘道路的承載能力，在相當(dāng)大的程度上改善交通環(huán)境。關(guān)鍵詞：視頻檢測(cè)技術(shù)； 車流量統(tǒng)計(jì)； 虛擬線圈更新； 自適應(yīng)背景相減法 西南交通大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 第 VI 頁(yè)AbstractIn the Intelligent Traffie System，parameter measurement of realtime traffic flow is being more and more flow parameter includes vehicle flow, vehicle velocity, roadoccupied rate and so on. There are many kinds of ways to measure parameters, but the technology of video vehicle detection based on image processing has been a hot field in Intelligent Traffic System, because it has prominent advantage that the detectiong field is extensive and the system setting is flexible .Therefore, the detection technology of traffic flow based on video bees an importance of aspect and foundation.Based on reading and learning the Intelligent Traffic System of home and abroad, the background of the Intelligent Traffic System, the advantages of video detection technolog and the studing situation of the Intelligent Traffic System in national and international are introduced firstly. After years of constant development, it has made a lot of relevant algorithms and solutions. Based on learning and uderstanding these results, those methods are used to set the virtual line to achieve the algorithm of traffic volume statistic. In this paper, the main course of the study is to use the algorithms of digital image, image enhancement, image segmentation, background subtraction, virtual loop update, virtual loop detection within the vehicle. Image segmentation, background subtraction, virtual loop update are the core of this paper and described in detail. Background subtraction introduces four mon algorithms, and analyzes the advantages and disadvantages of each algorithm, bines with the advantages and disadvantages of various algorithms. Finally, in this paper, we use an adaptivedbackground subtraction. The algorithm can extract a good target image, but it is more sensitive to the external factors, while the emergence of many pseudomoving target, which is not conducive to the precise of target detection and effect the accuracy of detection, so it is subject for further research and study. This paper presents a reliable realtime traffic flow algorithm based on virtual test line detection. To some extend, this algorithm can detect the traffic flow precisly under the condition of plexity.Keywords: video detection technolog。交通流參數(shù)包括車流量、車速、車道占有率等，參數(shù)檢測(cè)的方式也有多種，但基于圖像處理的視頻車輛檢測(cè)技術(shù)以其檢測(cè)區(qū)域大、系統(tǒng)設(shè)置靈活等突出的優(yōu)點(diǎn)，成為智能交通系統(tǒng)領(lǐng)域的一個(gè)研究熱點(diǎn)。基于視頻圖像處理技術(shù)的車流量檢測(cè)系統(tǒng)，通過(guò)安裝在道路旁邊或者中間隔離帶的支架上的攝像機(jī)和圖像采集設(shè)備將實(shí)時(shí)的視頻信息采入，經(jīng)過(guò)對(duì)視頻圖像的處理分析可以進(jìn)行車流量的實(shí)時(shí)檢測(cè)。經(jīng)過(guò)多年的不斷發(fā)展,成果的基礎(chǔ)上,采用設(shè)置虛擬線的方法來(lái)實(shí)現(xiàn)車流量統(tǒng)計(jì)的算法。 adaptivedbackground subtraction 西南交通大學(xué)本科畢業(yè)