交通视频车辆检测

资 源 简 介

交通视频车辆检测

详 情 说 明

交通视频车辆检测是智能交通系统中的核心技术之一，主要用于实时监控和分析道路车辆信息。其核心流程可分为四个关键步骤：

首先，系统需要读取视频文件或实时视频流作为输入源。这一步骤需要处理视频解码、帧率适配等基础问题，确保后续处理的稳定性。

其次，通过计算机视觉算法对单帧图像进行车辆识别。常用的方法包括基于传统特征提取的Haar级联分类器，或是更先进的深度学习模型如YOLO、Faster R-CNN等目标检测算法。这些算法能够框选出图像中的车辆位置并区分车辆类型。

接着，将单帧检测算法扩展到连续视频处理中。这里需要解决帧间关联性问题，通常会引入目标追踪算法（如Kalman滤波或DeepSORT）来维持车辆ID的一致性，避免重复计数或漏检。

最后，通过可视化模块将检测结果叠加在原始画面上，常见的输出形式包括用矩形框标注车辆、显示车辆计数统计或生成热力图分析交通密度。这一步骤直接影响系统的人机交互体验。

该技术可延伸应用于违章抓拍、交通流量统计、自动驾驶环境感知等领域，核心挑战在于处理光照变化、遮挡等复杂场景下的检测准确率问题。