基于机器视觉的车流量统计算法应用

摘要：

智能交通系统(Intelligent Traffic System,ITS)是目前公路运输信息化、智能化的主流解决方案,其应用依赖于车流量检测数据的准确度.精准的车流量信息在通过智能交通系统改进车辆通行情况的过程中发挥重要作用.文章针对汽车流量检测情况,提出了基于机器视觉的卡尔曼(Kalman)跟踪检测方法,收集车辆运行中的相关信息,并对数据信息进行归类整理,通过车流量信息特征数据分析,对汽车通行情况进行有效分析,改进原有车流量计算中的错检以及误检问题,从而降低了车流计数的漏检率.

关键词：机器视觉、车流量统计、卡尔曼检测方法、交通状态检测

所属期刊栏目：20

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：唐山市科技计划项目13130247z

在线出版日期：2023-07-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：109-111