视频车流量统计

资 源 简 介

视频车流量统计

详 情 说 明

视频车流量统计是智能交通系统中的重要应用场景，通过分析道路监控视频实时统计车辆通行数量。其核心原理基于计算机视觉技术，主要分为三个关键环节：

首先需要进行视频帧的预处理，包括灰度转换、高斯模糊等操作消除环境干扰，同时通过背景减除算法分离运动车辆。常用的方法是基于混合高斯模型（MOG2）建立动态背景，有效适应光照变化和树叶摇动等干扰。

其次采用目标检测与追踪技术，利用轮廓检测或深度学习模型识别视频中的车辆目标。系统会为每个检测到的车辆创建唯一ID，通过卡尔曼滤波等算法预测运动轨迹，确保车辆在连续帧中被正确关联。特别要注意解决车辆遮挡情况下的ID切换问题。

最后通过虚拟检测线统计车流量，在视频画面中设置ROI区域作为计数线，当车辆中心点穿过该线时触发计数。为提高准确性，需要处理多车道情况，为每个车道单独设置检测线，并建立车辆运动方向判断逻辑防止重复计数。同时引入计数延迟机制避免因车辆抖动导致的误判。

在实际部署时还需考虑不同天气条件下的算法鲁棒性，以及夜间模式下的低照度增强处理。通过OpenCV等计算机视觉库可以高效实现上述功能，为交通管理部门提供实时、准确的车流量数据。