车辆检测与计数

资 源 简 介

车辆检测与计数

详 情 说 明

车辆检测与计数是智能交通系统中的核心技术，主要用于交通流量统计、违章监测和道路规划等领域。其核心流程可分为三个关键阶段：

目标检测 通过计算机视觉技术识别视频或图像中的车辆，传统方法使用背景差分法或光流法，现代方案则更多采用基于深度学习的YOLO或Faster R-CNN模型，能适应不同光照和遮挡场景。

目标追踪 对连续帧中的车辆进行轨迹匹配，常用算法包括卡尔曼滤波或SORT（Simple Online and Realtime Tracking），解决车辆重叠或短暂消失的干扰问题。

计数逻辑 在视频中设置虚拟检测线或区域，当车辆中心点穿越时触发计数。为避免重复统计，需结合运动方向判断和ID持久化技术。

技术实现上，Matlab提供了图像处理工具箱和预训练模型，可快速验证算法原型；实际部署则常采用C++/Python结合OpenCV或TensorFlow以提升性能。该技术当前挑战在于复杂场景（如雨天、夜间）的检测精度优化，以及多相机系统的数据同步问题。