【正文】 征 、 灰 度 或 顏 色 特 征 、 邊 界 特征 、 區(qū) 域 特 征 、 紋 理 特 征 、 形 狀 特 征 、 拓 撲 特 征 和 關(guān) 系 結(jié) 構(gòu) 等 。 因 為 經(jīng) 過 數(shù) 字化 后 得 到 的 圖 像 ， 可 能 帶 有 嚴(yán) 重 噪 聲 信 號 ， 或 變 形 ， 或 信 號 微 弱 等 ， 影 響 人 們 和計(jì) 算 機(jī) 對 圖 像 的 分 析 理 解 。輪廓線以外的部分將變得較暗,而輪廓線以內(nèi)變得比較明亮。圖像分割:將圖像表示為物理上有意義連通區(qū)域的集合,也就是根據(jù)目標(biāo)與背景的先驗(yàn)知識,對圖像中的目標(biāo),背景進(jìn)行標(biāo)記,定位,然后將目標(biāo)從背景或其他偽目標(biāo)中分離出來。一 個 像 素 通 常 被 視 為 圖 像 的 最 小 的 完 整 采 樣 。圖像銳化處理的方法多種多樣，應(yīng)用領(lǐng)域也很寬廣，為了消除模糊通常采用以下增強(qiáng)輪廓的算法:拉普拉斯算子：拉普拉斯(Laplacian)算子式一種二階導(dǎo)數(shù)算子 ,對一個連續(xù)函數(shù)f(x,y),它在圖中位置(x,y )的拉普拉斯定義如 31 所示 : (31)22fxy????在數(shù)字圖像處理中使用離散型的 Laplacian 算子即二階差分，如 32 所示: 西南交通大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 第 21 頁222(,)(,)(,)xyfyffx????= (32)1(,1)(,)4(,)fyfxyfxy???拉普拉斯算子是無方向的算子，它比計(jì)算多個方向的導(dǎo)數(shù)算子計(jì)算量要小，因?yàn)橹皇褂靡粋€模板，且不必綜合各模板的值。 將 模 擬 圖 像 信 號 轉(zhuǎn) 變 為 計(jì) 算 機(jī) 處 理 的 信 號 的 過 程 稱 為 數(shù) 字 化 。 其 缺 點(diǎn) 是 處 理 速 度 還 是一 個 問 題 ， 特 別 是 進(jìn) 行 復(fù) 雜 的 處 理 更 是 如 此 。量化的結(jié)果是圖像能夠容納的顏色總數(shù),它反映了采樣的質(zhì)量。數(shù)字圖像處理的目的在于改善圖像的質(zhì)量，將輸入的質(zhì)量低的圖像，運(yùn)用各種方法如圖像增強(qiáng)、復(fù)原、編碼、壓縮等進(jìn)行改善，使得處理后的圖像更適合后續(xù)的分析。 算法綜述算法的基本原理是通過設(shè)置虛擬線，檢測虛擬線灰度的變化 [5]來檢測出是否有車輛經(jīng)過。點(diǎn)擊項(xiàng)目XXX 屬性，在項(xiàng)目屬性頁中點(diǎn)擊配置屬性鏈接器輸入，在附加依賴項(xiàng)中添加 ，如圖 26 所示：圖 26 OpenCV 局部環(huán)境設(shè)置7. 此時關(guān)于 OpenCV 在 VS2022 下的配置結(jié)束。官方下載地址：2. 按照默認(rèn)選項(xiàng)安裝 OpenCV，在安裝過程中，選擇需要修改系統(tǒng)環(huán)境變量。OpenCV 有以下特征：1. 開源計(jì)算機(jī)視覺庫采用 C/C++編寫；2. 使用目的是開發(fā)實(shí)施應(yīng)用程序；3. 獨(dú)立于操作系統(tǒng)、硬件和圖形管理器；4. 具有通用的圖像/視頻載入、保存和獲取模塊；5. 具有底層和高層的應(yīng)用開發(fā)包。Visual Studio 2022 為開發(fā)人員提供了在最新平臺上加速創(chuàng)建緊密聯(lián)系的應(yīng)用程序的新工具，這些平臺包括 Web、Windows Vista、Office 202SQL Server 2022和 Windows Server 2022。 Visual Studio 2022 在三個方面為開發(fā)人員提供了關(guān)鍵改進(jìn):快速的應(yīng)用程序開發(fā),高效的團(tuán)隊(duì)協(xié)作,突破性的用戶體驗(yàn)。具體流程工作圖如圖 21 所示: 西南交通大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 第 9 頁開始打開讀取視頻文件圖像銳化圖像數(shù)字化在視頻文件第一幀設(shè)置虛擬線并置閾值及播放速度圖像分割車流量統(tǒng)計(jì)導(dǎo)出車輛信息背景更新結(jié)束圖 21 系統(tǒng)工作流程圖 系統(tǒng)開發(fā)環(huán)境本設(shè)計(jì)主要使用了三種開發(fā)工具:Visual Studio 2022, 以及 WinAVI Video Converter 視頻格式轉(zhuǎn)換工具。其目的在于改善圖像的質(zhì)量，將輸入的質(zhì)量低的圖像，運(yùn)用各種方法如圖像增強(qiáng)、復(fù)原、編碼、壓縮等進(jìn)行改善，使得處理后的圖像更適合后續(xù)的分析。第 3 章主要介紹算法研究同時還介紹了設(shè)計(jì)中運(yùn)用到的相關(guān)技術(shù)知識。3. 基于虛擬區(qū)域的車流計(jì)數(shù)算法:此算法用于提高檢測系統(tǒng)的準(zhǔn)確性。 本論文研究內(nèi)容和方法 研究內(nèi)容在對視頻圖像進(jìn)行分析研究中，車輛的實(shí)時檢測與分割是最基礎(chǔ)的部分，其他的功能都是建立在車輛檢測與分割算法的基礎(chǔ)上的。排隊(duì)檢測時，首先確定輪廓區(qū)有沒有運(yùn)動，然后基于邊緣的車輛檢測算法檢測車輛是否出現(xiàn)，如果車輛一旦出現(xiàn)且沒有運(yùn)動，則可確定為排隊(duì)狀況，沿輪廓以一定的間隔來檢測車輛，得到用時間表示的排隊(duì)長度函數(shù)關(guān)系式的值，即排隊(duì)長度。[8]在檢測線上應(yīng)用圖像幀差的方法來檢測車輛:每個車道上設(shè)置平行于道路的一條檢測線，每條檢測線為 3 個像素寬，根據(jù)車輛沿車道線的長度方向移動狀況，分割出運(yùn)動車輛，通過跟蹤這些分割出來的運(yùn)動車輛，得到車輛計(jì)數(shù)、求解車輛速度。該研究涉及的領(lǐng)域也越來越多，其中包括有沒有車輛的到來、車流量的大小、車速的快慢、道路的占有率以及車牌的識別等，這些參數(shù)的分析涉及到運(yùn)動目標(biāo)跟蹤、模式識別、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)等領(lǐng)域。同時，將檢測到的交通信息存儲起來，為分析和交通管理提供依據(jù)，因此它也是一個交通信息的管理系統(tǒng)?，F(xiàn)在大部分基于視頻處理的車流檢測技術(shù)，也只能處理比較簡單情況，如高速路上的車流量統(tǒng)計(jì)。同時它也為交通管理統(tǒng)計(jì)有關(guān)數(shù)據(jù)，為管理者、決策者提供有效的數(shù)字依據(jù)。作為 ITS 的基礎(chǔ)部分,車流量控制系統(tǒng)在 ITS 中占有很重要的地位。在其他方面包括:救援管理等。同時交通系統(tǒng)是一個十分復(fù)雜的綜合性十分強(qiáng)的系統(tǒng),單從某一方面考慮,都很難解決交通問題。本文設(shè)計(jì)了一種實(shí)時可靠的基于虛擬檢測線的交通流量檢測算法,該算法能夠一定的程度上的在復(fù)雜路況條件下精確的對車流量進(jìn)行檢測。 西南交通大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 第 IV 頁 西南交通大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院 2022 年制 西南交通大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 第 V 頁摘 要在智能交通管理系統(tǒng)中，實(shí)時的交通流參數(shù)檢測起著越來越重要的作用?；谝曨l的車流量檢測系統(tǒng)有易安裝、維護(hù)及實(shí)現(xiàn)方便等明顯的優(yōu)勢，非常有利于交通系統(tǒng)的管理及控制。本文在研究過程中主要采用了圖像數(shù)字化,圖像銳化,圖像分割,背景相減,虛擬線圈更新,虛擬線圈內(nèi)車輛的檢測等算法。在這種情況下,無論是發(fā)達(dá)國家還是發(fā)展中國家,都毫無例外地承受著不斷加劇的城市交通問題的困擾。同時智能交通管理系統(tǒng)覆蓋范圍很廣,在交通系統(tǒng)管理方面包括:自適應(yīng)的交通信號、自動事故檢測、電子收稅系統(tǒng)、電子警察等。TIS 通過對道路交通流信息進(jìn)行實(shí)時檢測，了解道路交通的運(yùn)行情況，根據(jù)交通流的動態(tài)變化，迅速做出交通誘導(dǎo)控制，減輕道路擁擠程度，減小車輛行車延誤，降低發(fā)生交通事故的概率，保證行車安全，并使交通設(shè)施得到充分利用，實(shí)現(xiàn)交通運(yùn)輸?shù)募s式發(fā)展，最終達(dá)到智能運(yùn)輸系統(tǒng)(ITS)的目的，使現(xiàn)有宏觀交通設(shè)施(道路、橋梁、隧道等) 具有更大的交通運(yùn)輸能力和更高的交通運(yùn)輸安全性。4. 隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和圖像處理技術(shù)的發(fā)展,滿足了系統(tǒng)實(shí)時性、安全性和可靠性的要求。比如超聲波檢測，容易受車輛遮擋和行人的影響，檢測的精度不高，檢測距離短。視頻交通流量檢測系統(tǒng)利用圖像處理與識別技術(shù)，通過視頻信號檢測道路交通流量。 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀智能交通系統(tǒng)已經(jīng)成為國內(nèi)外共同關(guān)注的熱點(diǎn)問題,在國際上有許多研究機(jī)構(gòu)在鉆研著這個課題,也提出了許多解決方法和算法。然后通過確定樣本點(diǎn)在每個車道中的位置來進(jìn)行車輛計(jì)數(shù)。 和 [11]提出了排隊(duì)狀態(tài)、排隊(duì)長度、占有周期和占有率檢測方法。除此之外在此方面還有很多的研究成果,用于實(shí)際的車流量檢測系統(tǒng)中。本設(shè)計(jì)研究的主要內(nèi)容有:1. 交互式交通場景初始化:提供友好的用戶界面，用戶可以根據(jù)不同的實(shí)際的交通情況進(jìn)行針對性地設(shè)置虛擬線位置等其他信息。最后將統(tǒng)計(jì)中的每輛車的信息導(dǎo)出到指定文件中。該系統(tǒng)主要包括以下幾個方面: 在視頻的第一幀上設(shè)定虛擬線,就是設(shè)置一條直線,以該直線一定區(qū)域內(nèi)作為一個檢測矩形區(qū)域,判斷該區(qū)域內(nèi)的灰度變化從而達(dá)到車流量檢測的目的。 此環(huán)節(jié)是進(jìn)行車流量的統(tǒng)計(jì)工作。設(shè)計(jì)中可以實(shí) 西南交通大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 第 10 頁時反映變更，Xml 中的智能感知功能可以提高開發(fā)效率。為了幫助開發(fā)人員迅速創(chuàng)建先進(jìn)的軟件，Visual Studio 2022 提供了改進(jìn)的語言和數(shù)據(jù)功能，例如語言集成的查詢(LINQ)，各個編程人員可以利用這些功能更輕松地構(gòu)建解決方案以分析和處理信息。它輕量級而且高效——由一系列 C 函數(shù)和少量 C++ 類構(gòu)成，實(shí)現(xiàn)了圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺方面的很多通用算法。透 過 先 進(jìn) 的 影 像 壓 縮 引 擎 ， 即 可 達(dá) 到 在 一 小 時 內(nèi) 完 成 轉(zhuǎn) 換 整 補(bǔ) AVI 電 影 至DVD 燒 錄 碟 片 ， 而 且 影 音 質(zhì) 量 完 美 ， 您 可 在 任 何 的 家 用 影 碟 機(jī) 或 者 硬 驅(qū) 上 欣 賞影 片 。如圖 24 所示。它通過視頻攝像機(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。在檢測到各輛車后，由于有些灰度的畸變會帶來誤檢測，比如車窗的灰度變化，常常會使一輛車檢測為二輛，所以采用有效的策略來對檢測出來的結(jié)果進(jìn)行處理顯得很有意義，程序中采用了一個連續(xù)幀檢測的方法，即一輛車應(yīng)當(dāng)持續(xù)一定時間長度幀，將連續(xù)幀數(shù)小于給定幀的車輛進(jìn)行合并。量化是指要使用多大范圍的數(shù)值，來表示圖像采樣之后的每一個點(diǎn)。數(shù) 字 圖 象 處 理 (Digital Image Processing)是 通 過 計(jì) 算 機(jī) 對 圖 像 進(jìn) 行 去 除 噪 聲 、增 強(qiáng) 、 復(fù) 原 、 分 割 、 提 取 特 征 等 處 理 的 方 法 和 技 術(shù) 。3. 像 數(shù) 據(jù) 的 變 換 、 編 碼 和 壓 縮 ,以 便 于 圖 像 的 存 儲 和 傳 輸 。 只 有 通 過 圖 像 預(yù) 處 理 環(huán) 節(jié) ， 使 要 處 理 分 析 的 圖 像 除 掉噪 聲 干 擾 ， 增 強(qiáng) 信 號 強(qiáng) 度 ， 對 圖 像 進(jìn) 行 恢 復(fù) ， 改 善 圖 像 質(zhì) 量 ， 從 而 保 證 以 后 對 圖像 分 析 理 解 的 準(zhǔn) 確 性 。用此方法有利于對圖像進(jìn)行分析,提升圖像處理的數(shù)度與效率，辨識能力的到大幅的提升，系統(tǒng)的識別能力也有所提高。圖 像 分 割 (Image Segmentation)： 所 謂 圖 像 分 割 就 是 按 一 定 的 規(guī) 則 將 圖 像 劃 分成 若 干 有 意 義 的 區(qū) 域 ， 即 各 區(qū) 域 的 并 集 是 整 個 圖 像 ， 各 區(qū) 域 的 交 集 為 0。越高位的像素，其擁有的色板也就越豐富，越能表達(dá)顏色的真實(shí)感。圖像平滑往往使圖像中的邊界、輪廓變的模糊，為了減少這類不利效果的影響，這就需要利用圖像銳化技術(shù)，使圖像的邊緣變的清晰。 模 擬 圖 像 處 理 的 特 點(diǎn) 是 速 度 快 ， 一 般 為 實(shí) 時 處 理 ， 理 論 上 講 可 達(dá) 到 光 的 速 度 ，并 可 同 時 并 行 處 理 。 其 優(yōu) 點(diǎn) 是 處 理 精 度 高 ， 處 理 的 內(nèi)容 豐 富 ， 可 進(jìn) 行 復(fù) 雜 的 非 線 性 處 理 ， 有 靈 活 的 變 通 能 力 。例如，以 8 個 bits 存儲一個點(diǎn)，就表示圖像只能有 256 種顏色，數(shù)值范圍越大，表示圖像可以擁有越多的顏色，自然可以產(chǎn)生更為細(xì)致的圖像效果。 圖像數(shù)字化實(shí)際的交通圖像是由圖像采集系統(tǒng)采集進(jìn)來的模擬信號，并經(jīng)過模數(shù)轉(zhuǎn)換，將模擬信號變成數(shù)字信號，送入計(jì)算機(jī)進(jìn)行相應(yīng)的處理。下面介紹一下本設(shè)計(jì)的算法。圖 24 庫文件路徑修改 西南交通大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 第 15 頁圖 25 包含文件路徑修改6. 以上是一些全局設(shè)置，新建一個 OpenCV 工程后，需要再進(jìn)行局部設(shè)置。本設(shè)計(jì)采用 Visual Studio 2022 開發(fā)環(huán)境1. 下載 Visual Studio 2022 軟件：官方下載地址: 西南交通大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 第 13 頁的是 版本,到 OpenCV 官方網(wǎng)站下載 。它不依賴于其他的外部 西南交通大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 第 11 頁庫，但是也可以使用某些外部庫。開發(fā)人員能夠構(gòu)建面向NET Framework 、 或 的應(yīng)用程序，意味他們可以在同一環(huán)境中支持各種各樣的項(xiàng)目。Visual Studio 2022 可以高效開發(fā) Web 應(yīng)用，集成了 ajax 包含了 ajax 項(xiàng)目模板，它還可以高效開發(fā) Office 應(yīng)用和Mobile 應(yīng)用。 將統(tǒng)計(jì)的車輛導(dǎo)出到指定的地方。 因?yàn)橐曨l圖像是模擬信號,計(jì)算機(jī)不能處理,所以要通過模數(shù)轉(zhuǎn)換將其轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號,再送入到計(jì)算機(jī)中進(jìn)行處理。第 2 章首先介紹了本設(shè)計(jì)的設(shè)計(jì)思路，基本思想，同時還介紹了本設(shè)計(jì)的開發(fā)