交通视频监控车辆检测与流量统计系统

资 源 简 介

该系统是通过MATLAB平台开发的自动化交通监控工具，能够从复杂的背景中实时识别并跟踪移动车辆。系统的具体工作流程包括视频帧采集、图像预处理（如直方图均衡化和滤波）、以及基于混合高斯模型（GMM）或背景差异法的运动目标提取。通过对视频序列进行背景建模，系统能够适应光照变化并消除静止背景干扰，从而准确识别出前景中的车辆目标。提取目标后，利用形态学处理技术（如膨胀、腐蚀及空洞填充）来细化车辆轮廓并消除微小噪点。利用连通域标记算法与Blob分析锁定目标位置，并在视频画面上实时绘制矩形包围框及目标标签。此外，程序

详 情 说 明

基于MATLAB的视频监控车辆检测与流量统计系统

项目介绍

本系统是一款基于MATLAB开发的自动化交通监控工具，专门设计用于从动态视频序列中识别、跟踪移动车辆并统计交通流量。通过集成计算机视觉算法，系统能够克服光照变化和静态背景的干扰，在复杂的交通场景中提取清晰的移动目标。该项目不仅支持实际监控视频的导入，还内置了模拟视频生成功能，为算法验证和模拟测试提供了便捷的开发环境。

功能特性

• 动态背景建模：采用混合高斯模型（GMM）实时学习背景变化，精确提取前景运动目标。
• 图像增强与降噪：集成直方图均衡化和中值滤波技术，有效提升低对比度环境下的识别准确度。
• 鲁棒的形态学处理：通过开闭运算与孔洞填充，消除视频噪点并细化车辆轮廓，确保目标完整度。
• 多目标实时跟踪：基于质心欧氏距离匹配算法，对识别出的车辆进行唯一编号并跨帧跟踪。
• 自动流量统计：通过预设虚拟警戒线检测，实时记录穿过特定区域的车辆总数。
• 双窗口实时监测：同步显示原始视频追踪画面与二值化运动掩码，直观呈现算法执行过程。

系统工作流程与实现逻辑

1. 环境初始化与数据准备：程序启动后首先清理内存并检查数据源。若指定视频不存在，系统会自动调用模拟生成模块，创建一个包含多辆移动车辆及随机噪声的AVI格式视频。
2. 视频帧预处理：逐帧读取视频。系统将RGB彩色图像转换为灰度图，应用直方图均衡化增强对比度，随后使用3x3中值滤波去除传感器噪声。
3. 前景提取（GMM）：利用前景检测器组件，通过3个高斯分量和40帧初始训练，构建背景模型并输出运动物体的二值掩码。
4. 形态学精修：对二值掩码执行半径为3的磁盘形算子开运算以消除微小噪点，随后执行15x15矩形算子闭运算连接破碎的前景区域，最后填充物体内部空洞。
5. 目标提取与Blob分析：利用连通域分析定位面积大于400像素的目标，并获取每个目标的质心坐标、面积和边界框信息。
6. 目标匹配与状态管理：

- 采用最近邻搜索策略，对比当前帧质心与上一帧已知目标的欧氏距离（阈值为50像素）。 - 匹配成功则更新旧目标坐标；匹配失败则视其为新进入视野的车辆并分配新ID。 - 维护一个结构体数组记录每个目标的ID、位置及是否已计数的标志位。

1. 计费逻辑与数据记录：当车辆质心 y 轴坐标超过预设警戒线（y=180）且未被标记为已计数时，流量计数值增加 1。每一帧的所有目标坐标及时间戳均记录在分析表中。
2. 可视化输出：在视频帧上动态绘制黄色警戒线、绿色车辆包围框、动态ID标签及蓝色背景的实时流量计数值。

关键技术与算法细节

• 混合高斯模型 (vision.ForegroundDetector)：通过混合概率分布模拟像素点颜色变化，不仅能提取目标，还能有效过滤摇摆的树枝或光影波动。
• 连通域分析 (vision.BlobAnalysis)：将二值化的像素团块转化为结构化数据，通过设定的面积阈值过滤掉非车辆的小型干扰物。
• 目标跟踪算法：基于质心距离的匹配机制虽然计算量小，但在处理低密度交通流时具有极高的实时性和准确性。
• 图像叠加渲染：使用 insertShape 和 insertText 函数将计算结果直接合成到每一帧图像上，实现增强现实的监控效果。

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2016b 或更高版本。
• 必要工具箱：Computer Vision Toolbox（计算机视觉工具箱）。
• 硬件要求：标准桌面或笔记本电脑，支持视频实时渲染。

使用方法

1. 将 main.m 文件放置在 MATLAB 当前工作路径下。
2. 运行脚本，系统会自动检测是否存在 traffic_demo.avi 视频。
3. 若视频不存在，等待数秒，系统将生成模拟视频并开始自动处理。
4. 在弹出的两个视觉窗口中观察实时车辆检测与掩码处理效果。
5. 处理结束后，MATLAB 命令行窗口将打印总计数值及最后 10 行目标轨迹分析数据。