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[2018年第三届IEEE信号与图像处理国际会议（ICSIP）- 中国深圳（2018.7.13-2018.7.15）] 2018年第三届IEEE信号与图像处理国际会议（ICSIP）- 车辆检测、跟踪与计数

DOI：10.1109/SIPROCESS.2018.8600460 出版年份：2018 更新时间：2025-09-23 15:23:52
摘要： 如今，大都市中交通拥堵和遮挡是主要问题，这导致交通事故不断增加。因此，为避免这些拥堵、不必要的时间浪费和惨痛事故，进行交通流量管理至关重要。通过优化交通控制信号灯的计时来调控交通是解决该问题的方法之一。本文提出一种基于低成本摄像头的算法，用于控制道路上的交通流量。该算法主要分为三个步骤：车辆检测、计数和跟踪。利用背景减除法将车辆从背景中分离出来，采用卡尔曼滤波器跟踪车辆，运用匈牙利算法为跟踪到的车辆关联标签。该算法在从闭路电视摄像头和红外摄像头获取的白天及夜间视频上进行了实现。实验结果表明该算法是有效的。
作者： Safoora Maqbool，Mehwish Khan，Jawaria Tahir，Abdul Jalil，Ahmad Ali，Javed Ahmad
AI智能分析
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

开发一种基于摄像头的低成本算法，用于车辆检测、跟踪和计数，以管理交通流量并减少拥堵和事故。

研究成果

所提出的算法能高效、高精度地检测、追踪和统计车辆，与真实标注的交并比（IoU）对比结果证实了这一点。该算法在白天和夜间条件下均表现良好，且比部分现有方法更高效。未来工作可包括基于OpenCV实现在线处理，并改进对阴影、快速移动车辆等局限情形的处理能力。

研究不足

前景中包含车辆阴影，未处理非静止摄像头的情况，高车速可能降低精度，强烈阳光会导致反射并增加噪声。这些问题可以通过阈值处理或方向梯度直方图（HOG）等技术来解决。

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