1、车辆识别与车流量检测系统,项目负责人：张文祥 指 导 教师：韩 媞 所 在 系：电子工程系 项 目 成 员：沈思明 刘霁锋,1.项目简介 2.关键技术介绍 3.系统设计与分析 4.系统功能实现 5.总结与展望,答辩流程图,本系统主要采用轮廓识别法，轮廓识别法基于摄像头获得车辆的原始图像，并从图像中分割出车辆图像，并对所得到的车辆图像进行二值化、填充、修饰、细化等一系列处理，得到一幅完整的车辆轮廓图像 。 然后从轮廓图像中提取车辆的几何特征，如顶蓬长度与车辆长度的比值；顶蓬长度与车辆高度的比值；以顶蓬中垂线为界，前后两部分的比值；车辆长度与车辆高度的比值等。 轮廓识别法可以获取车辆几何特征的关键
2、信息，并且不需要复杂的硬件设施，易于安装和维护，也不需要建立庞大的车量数据库。,1.项目简介,系统的构架图,1.项目简介,2.关键技术介绍,轮廓识别法基于摄像头获得车辆的原始图像，并从图像中分割出车辆图像，并对所得到的车辆图像进行二值化、填充、修饰、细化等一系列处理，得到一幅完整的车辆轮廓图像 。 然后从轮廓图像中提取车辆的几何特征，如顶蓬长度与车辆长度的比值；顶蓬长度与车辆高度的比值；以顶蓬中垂线为界，前后两部分的比值；车辆长度与车辆高度的比值等,2.关键技术介绍,视频分帧，通过对一段视频的处理，让视频以每一帧的形式来进行下一步的图像处理。 图像预处理，对每一帧图片进行去噪，灰度化，图像增强
3、，膨胀腐蚀处理，图像滤波，图像二值化进行处理。 图像分割，对每一帧图像预处理后的图片进行区域分割。 车辆识别，通过Candy算法将分割后的不同区域进行车辆检测，根据特征点检测，显示车辆轮廓，找出车辆位置，并标识出来。 车流分析，通过对路口车流量的分流情况，进行详尽的分析道路的拥堵状况，从而让后续车辆选择更好的路线。,3.系统设计与分析,车辆识别与跟踪系统的结构设计主要分为四个部分，分别是MFC界面的设计、车辆位置识别、车辆轨迹跟踪和车辆计数。,3.系统设计与分析,视频载入后进行视频播放，系统首先进行背景建模，根据背景图片与当前检测视频帧的差值得到差分图，将差分图进行二值化得到二值化图，对连通区
4、域进行筛选得到当前帧的检测目标列表，利用轮廓检测得到车辆近似中心位置。,3.系统设计与分析,车辆检测列表建立后，将列表车辆调用Camshift函数库进行车辆跟踪。Camshift算法目标的颜色直方图模型将图像转换为颜色概率分布图，初始化一个搜索窗的大小和位置，并根据上一帧得到的结果自适应调整搜索窗口的位置和大小，从而定位出当前图像中目标的中心位置。将车辆在视频中各个中心位置连接起来就是车辆运行轨迹。,3.系统设计与分析,在MFC界面上显示车辆识别中背景图，差分图，二值化图，车辆当前检测位置和车辆运行轨迹显示。在载入视频前可修改背景建模帧数参数，二值化阈值参数，缩放系数参数，尺寸阈值参数，通过对
5、参数的修改可以影响车辆识别和车辆跟踪准确率。通过车俩列表的建立，可以对视频中流过车辆数量进行计数，统计车流量并在界面中显示。,4.系统功能实现,在MFC界面上的按钮按照功能需求进行设计。在界面内包括打开视频按钮、暂停（继续）按钮、参数设置、退出按钮、停止按钮以及车辆识别与车辆轨迹跟踪显示结果。系统的控制流程如图所示,4.系统功能实现,初 始 界 面,4.系统功能实现,文件选项卡中选择视频文件,4.系统功能实现,初 始 运 行 界 面,4.系统功能实现,运 行 界 面,5.总结与展望,本次系统设计与实现主要包括三个个功能模块：车辆识别模块，车辆轨迹跟踪模块，车辆计数模块。运用到的知识包括Open
6、CV、MFC界面以及Camshift算法运用。系统通过按照各个功能来划分模块，提高了系统运行的稳定性和可靠性。清晰的模块划分和结构设计，便于程序调整，使得系统具有很好的应用性。同时简洁明了的界面构成，让用户直观的了解运行的结果，在操作和理解上都提供了很多便利。 虽然系统实现了预定目标，但是在对系统进行测试分析后，总体看来系统也存在不足之处，主要有以下三点： （1）一方面多辆车并行且间距过小时,在图像二值化时，多块连通区域在检测时易被检测成一块连通区域，从而对车辆识别准确性的影响，需要不断尝试修改二值化阈值来找到一个相对准确的阈值，提高车辆识别准确率。 （2）Camshift算法在跟踪车辆时候，视频中车辆运动速度和方向的突然改变可能会使得轨迹跟踪的结果存在误差，从而影响车辆跟踪轨迹的准确性。 （3）本项目的对实际车流分析能力较弱，缺乏实际在实现各种功能时，不能有效的挖掘数据信息，比如对个路段的拥挤状况做实际分析。,车辆识别与车流量检测系统答辩PPT,谢谢观看,2017.9.3,
