【正文】 總體設(shè)計使用 MFC 等界面庫編寫用戶操作界面，方便視頻的輸入、顯示、操作以及輸出, 用戶通過界面選擇視頻，通過界面在視頻的第一幀上操作，設(shè)定虛擬線，系統(tǒng)對虛擬線進行初始化。為以后其他環(huán)節(jié)做好準備工作。V isual Studio 可 以 用 來 創(chuàng) 建 Windows 平 臺 下 的 Windows 應(yīng)用 程 序 和 網(wǎng) 絡(luò) 應(yīng) 用 程 序 ， 也 可 以 用 來 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 包括以下幾個模塊，其具體功能是：1. CV 主要的 OpenCV 函數(shù)；2. CVAUX 輔助的（實驗性的）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 機器學(xué)習(xí)，包括模式分類和回歸分析等；6. CVCAM 負責(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 錯誤修改5. VC 的工程中加入庫文件和包含文件。以及本設(shè)計中運用到的相關(guān)軟件,同時對 OpenCV 圖像處理軟件的環(huán)境配置做了詳細的介紹。由于車輛會導(dǎo)致在虛擬線處連續(xù)的變化，因此設(shè)置標識符ID，初始值設(shè)為假。一副圖像就被采樣成有限個像素點構(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 程 是 模 式 識 別 或 計 算 機 視 覺 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)動打印機顯卡驅(qū)動顯卡及顯示器圖 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 行 圖 像 處 理 時 ， 對 所 獲 得 的 數(shù) 字 圖 像 進 行 預(yù) 處 理 是 重 要 的 。實現(xiàn)拉普拉斯運算的幾種模板如 33 所示: (33) 19???????015???????215???????本設(shè)計采用本方法處理后的圖像，輪廓線條將明顯得到增強。圖像分割是圖像分析的第一步,是計算加視覺的基礎(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,同時是圖像處理中最古老和最困難的問題之一，至今已提出了上千種分割算法。 對于每幀圖像中的每個像素處理，它的相應(yīng)處理公式是 。計算數(shù)字圖像函數(shù)的拉普拉斯算子是借助各種模板卷積實現(xiàn)的。如 圖 32， 33 所 示 ：通 常 的 圖 像 都 是 模 擬 圖 像 ， 可 用 一 個 二 維 連 續(xù) 函 數(shù) f(x， y)來 表 示 ， 其 中(x， y)是 圖 像 平 面 上 任 意 一 個 二 維 坐 標 點 ， f 指 出 該 點 顏 色 的 深 淺 (灰 度 )。 一 般 來 講 ,對 圖 像 進 行 處 理 的 主 要目 的 有 三 個 方 面 :1. 高 圖 像 的 視 覺 質(zhì) 量 ， 進 行 圖 像 的 亮 度 、 彩 色 變 換 ,增 強 、 抑 制 某 些 成 分 ,對圖 像 進 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)來壓縮其信息量。圖像數(shù)字化是計算機圖像處理之前的基本步驟，目的是把真實的圖像轉(zhuǎn)變成計算機能夠接受的存儲格式。但是考慮到僅僅設(shè)置單條線，容易出現(xiàn)噪聲，這樣將嚴重影響分析的結(jié)果，所以采用了線后一個平滑策略，具體而言，在設(shè)置虛擬，不是單純檢測線的灰度變化，而是計算一定的范圍，在虛擬線中，檢測矩形范圍內(nèi)灰度的變化，這樣實際上起到一個平滑效果，而不是單純計算虛擬線的灰度。VC 中就可以調(diào)用 OpenCV 中的庫函數(shù)了。3. 打開電腦屬性 高級 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 OpenCV 安裝目錄下的_make 文件夾，用 VS2022 打開其中的，進行批生成，此時要注意修改一個 Bug。OpenCV 能夠?qū)崿F(xiàn)以下功能：1. 對圖像數(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，如可進行濾波、邊緣檢測、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. 可對各種結(jié)構(gòu)進行分析，包括連接部件分析、輪廓處理、距離變換、各種距地計算、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. 對攝像頭的定標，包括發(fā)現(xiàn)與跟蹤定標模式、定標、基本矩陣估計、齊次矩陣故居和立體對應(yīng)；8. 對運動的分析，如對光流、運動分割和跟蹤的分析；9. 對目標的識別，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、鍵盤和鼠標事件處理及滾動條等。對于 Web， AJAX 及其他新技術(shù)使開發(fā)人員能夠迅速創(chuàng)建更高效、交互式更強和更個性化的新一代 Web 體驗。Visual Studio 2022 提供了高級開發(fā)工具、調(diào)試功能、數(shù)據(jù)庫功能和創(chuàng)新功能，幫助在各種平臺上快速創(chuàng)建當(dāng)前最先進的應(yīng)用程序。 Visual Studio 2022 介紹Visual Studio 2022 是微軟公司推出的開發(fā)環(huán)境。 圖像銳化就是補償圖像的輪廓,增強圖像的邊緣及灰度跳變的部分,使圖像變得清晰。第 4 章主要講解如何實現(xiàn)車流量計數(shù)的功能。 研究方法本設(shè)計通過對前人研究的學(xué)習(xí)和借鑒,采用通過視頻中灰度的變化來檢測車流量,從而達到車流量的計數(shù)統(tǒng)計。本設(shè)計是通過學(xué)習(xí)和總結(jié)前人經(jīng)驗的基礎(chǔ)上完成的。占有周期和占有率同樣可根據(jù)排隊長度表達式的值計算出來。此方法應(yīng)用于瑞典皇家技術(shù)院開發(fā)的道路交通監(jiān)視控制系統(tǒng)中，并取得了滿意的效果。視頻檢測技術(shù)就是一種結(jié)合視頻圖像和電腦模式識別技術(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、日本、歐盟三大 ITS 研究基地，此外亞洲的韓國、新加坡和我國的香港特區(qū)發(fā)展水平較高。工程中普遍使用的虛擬線圈的方法，也因為提取的車輛運動狀態(tài)信息太少而解決不了人車分類等關(guān)鍵問題。目前交通檢測廣泛應(yīng)用于交通疏導(dǎo)、道路資源配置、道路建設(shè)評估等領(lǐng)域。目前基于視頻的檢測法是最有前途的一種方法,它是通過圖像數(shù)字的方法獲得交通流量信息,主要有以下優(yōu)點：1. 能夠提供高質(zhì)量的圖像信息,能高效、準確、安全可靠地完成道路交通的監(jiān)視和控制工作。ITS 強調(diào)的是系統(tǒng)性、實時性、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,怎樣高效的對交通進行管理,就顯的十分重要,由此智能交通就成為研究的熱點問題 [6], 使用科學(xué)的方法對現(xiàn)有的道路進行管理，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：視頻檢測技術(shù)； 車流量統(tǒng)計； 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（論文） 第 VI 頁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)檢測的方式也有多種，但基于圖像處理的視頻車輛檢測技術(shù)以其檢測區(qū)域大、系統(tǒng)設(shè)置靈活等突出的優(yōu)點，成為智能交通系統(tǒng)領(lǐng)域的一個研究熱點?；谝曨l圖像處理技術(shù)的車流量檢測系統(tǒng)，通過安裝在道路旁邊或者中間隔離帶的支架上的攝像機和圖像采集設(shè)備將實時的視頻信息采入，經(jīng)過對視頻圖像的處理分析可以進行車流量的實時檢測。經(jīng)過多年的不斷發(fā)展,成果的基礎(chǔ)上,采用設(shè)置虛擬線的方法來實現(xiàn)車流量統(tǒng)計的算法。 adaptivedbackground subtraction 西南交通大學(xué)本科畢業(yè)