基于计算机视觉的车道交通流量监测系统

基于计算机视觉的车道交通流量监测系统

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/weixin_71284937/article/details/141019572

随着城市交通日益拥堵，实时准确的交通流量监控成为智能交通系统的重要组成部分。本文将介绍一种基于计算机视觉技术的车辆检测与跟踪系统，该系统能够通过视频自动计算车道内的交通流量。

技术概述

本系统主要采用了YOLOv5和DeepSort模型。YOLOv5是一个高效的目标检测模型，能够在视频中实时识别车辆；DeepSort则用于对检测到的车辆进行跟踪，确保交通流量的统计准确性。通过这两种模型的结合，我们可以精确地监控和分析各车道的交通流量。

方法和实现

车道线检测与车辆识别

首先，系统通过OpenCV库对输入的视频流进行帧提取和预处理，包括灰度转换、高斯模糊和边缘检测等。之后，使用霍夫变换方法检测视频中的车道线，并定义虚拟计数线以区分不同的车道。

车道线提取

车辆检测与跟踪

利用预训练的YOLOv5模型进行车辆检测，每当有新车辆进入监控区域时，模型会在该车辆周围生成一个边界框。接着，DeepSort模型根据车辆的动态信息对其进行跟踪，即使在交通拥挤的情况下也能准确统计过线车辆的数量。

车辆检测和跟踪

数据统计与展示

系统将检测和跟踪得到的数据进行整理，计算每个时间窗口内通过各车道的车辆数。最终，这些数据被用于生成交通流量的实时报告，可视化图表帮助交通管理部门进行决策支持。

车道分配和计数

车辆识别和分车道计数

代码实现

以下是绘制车道线和计数的代码示例：

def draw_lines_and_counts(im0):
    global line_counts, lines, decoration_lines
    # 画计数线
    for (start, end) in lines:
        cv2.line(im0, start, end, color=(0, 255, 0), thickness=2)
    
    # 显示计数
    for i, count in enumerate(line_counts):
        cv2.putText(im0, f'Lane {i+1}: {count}', (lines[i][0][0], lines[i][0][1] - 10), 
                    cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (0, 255, 0), 2)
    
    # 画车道线
    for (start, end) in decoration_lines:
        cv2.line(im0, start, end, color=(255, 0, 0), thickness=2)  

这段代码主要实现了在图像上绘制车道线和显示各车道的车辆计数功能。其中，lines变量存储了计数线的起点和终点坐标，decoration_lines变量存储了车道线的坐标信息。通过OpenCV的cv2.line函数绘制线条，cv2.putText函数显示各车道的车辆计数信息。