基于视频的高速公路车流量检测系统研究与实现的中期报告.docx

基于视频的高速公路车流量检测系统研究与实现的中期报告 中期报告 一、研究背景和意义 随着城市交通流量不断增加，交通拥堵问题日益严重。目前，基于视频的交通监控系统被广泛应用于城市交通管理中，成为一种普遍的应用方式。因此，建立一套自动化高效的交通流量检测系统具有重要的现实意义。 本文旨在研究和实现一种基于视频的高速公路车流量检测系统，通过视频采集车辆信息，运用计算机视觉技术，对车流量进行实时监测和统计，从而为高速公路交通管理提供有效技术支持和决策参考。 二、研究内容和方法 本文主要研究内容和方法如下： 1.视频采集与预处理 采用高清摄像机对高速公路交通进行视频数据采集，并进行预处理处理。预处理过程包括视频采集、视频格式转换、图像去噪和图像增强等。 2.车辆检测与跟踪 采用基于深度学习的目标检测算法YOLOv3，对车辆进行检测。在车辆检测的基础上，采用卡尔曼滤波算法对车辆进行跟踪，提高检测与识别的准确率和稳定性。 3.车流量统计 根据车辆跟踪信息，通过分析车辆数和车速等数据，实现对车流量的实时统计和预测，同时生成统计报告。 三、预期成果和目标 预计通过本研究与开发实现： 1.高速公路车流量检测系统原型。 2.基于YOLOv3以及卡尔曼滤波的车辆检测和跟踪算法。 3.实时车辆计数、速度计算、车流量预测、数据分析和报告生成模块。 4.高精度的车流量检出和统计准确率，为高速公路交通管理和决策提供有力支持。 四、当前研究进展 目前已完成系统原型设计、视频格式转换和图像去噪等预处理工作。采用YOLOv3实现了车辆的数量检测和跟踪，并实现了车速计算。 下一步的研究将集中在进一步优化车辆检测和跟踪的准确率和稳定性、完善车流量统计和分析模块。