基于机器视觉的车流量统计算法应用研究

摘要：

机器视觉检测在智能交通领域得到迅猛发展,车辆检测系统的根本目的在于获取车辆车流量、车长、车型等分类数据.虚拟线框检测系统这种方法检测车流量统计准确度较差,容易产生误检以及错检问题的发生.应用卡尔曼(Kalman)跟踪检测方法改进车流量统计过程中存在误检以及错检问题,并且实时准确监测车流量信息.

关键词：人工智能、机器视觉、车流量、卡尔曼算法、智能交通、车辆检测

所属期刊栏目：30

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2018-10-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：28-31