隨著城市交通量的迅猛增加，車流量統計已成為智能交通系統中一項關鍵技術和熱門研究方向。高效而精確的車流量檢測可以交通管理者和決策者，以及駕駛員提供數據支撐，從而為交通調度，降低擁堵情況的發生，提高道路利用率有非常重要的意義。

車流量統計主要有以下幾種方式:

• 人工統計，需要消耗大量的人力且當工作人員在長時間計數后會因疲憊造成漏檢或重復計數，統計結果具有不可驗證性。

• 通過安裝可接觸式或不可接觸式的傳感器于路面進行車輛計數，可接觸式傳感器一般鋪設于道路下方，當車輛經過時，傳感器內部的電壓，磁場或壓力會發生變換彎成車輛計數。但這類傳感器的安裝和維護費用很高，現在已不再大量鋪設。不可接觸式的包括超聲，紅外，雷達傳感器等，這類容易受到惡劣天氣的影響使檢測精度降低。

• 基于視頻的車流量統計，也就是本項目中實現的方法。

該項目對輸入的視頻進行處理，主要包括以下幾個步驟：

• 使用yoloV3模型進行目標檢測，

• 然后使用SORT算法進行目標追蹤，使用卡爾曼濾波器進行目標位置預測，并利用匈牙利算法對比目標的相似度，完成車輛目標追蹤，

• 利用虛擬線圈的思想實現車輛目標的計數，完成車流量的統計。

  項目流程如下圖所示：

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總結

• 目標跟蹤方法：使用的是sort算法，其中使用卡爾曼濾波器對目標位置進行估計，利用匈牙利算法進行目標關聯
• 車流量計數：使用虛擬線圈算法對車輛進行計數

總結

以上是生活随笔為你收集整理的智慧交通day02-车流量检测实现01：总览的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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