车辆检测

资 源 简 介

车辆检测

详 情 说 明

车辆检测是智能交通系统中的核心技术之一，通过计算机视觉算法实现对道路车辆的自动识别与统计。典型的实现流程包含三个关键环节：

首先进行运动物体检测，常用的方法包括背景差分法或光流法，通过分析视频序列中像素变化来分离前景目标。对于光照稳定的固定摄像头场景，混合高斯模型能有效建模复杂背景。

其次执行车辆特征提取，现代方案多采用深度神经网络直接从图像中学习判别性特征。YOLO或Faster R-CNN等架构可同时处理多尺度目标，适应不同车型的检测需求。

最后完成车辆计数与轨迹分析，通过卡尔曼滤波或匈牙利算法实现跨帧目标匹配。系统会为每个检测到的车辆分配唯一ID，并在虚拟检测线触发时更新计数器，同时可记录车辆速度、方向等元数据。

该技术可扩展应用于违章检测、流量预测等场景，当与车牌识别结合时还能形成完整的智慧交通解决方案。实际部署时需考虑不同天气条件下的算法鲁棒性优化。