基于机器视觉的车流量检测算法研究及DSP实现的中期报告.docx

文档介绍：该【基于机器视觉的车流量检测算法研究及DSP实现的中期报告 】是由【niuwk】上传分享，文档一共【2】页，该文档可以免费在线阅读，需要了解更多关于【基于机器视觉的车流量检测算法研究及DSP实现的中期报告 】的内容，可以使用淘豆网的站内搜索功能，选择自己适合的文档，以下文字是截取该文章内的部分文字，如需要获得完整电子版，请下载此文档到您的设备，方便您编辑和打印。基于机器视觉的车流量检测算法研究及DSP实现的中期报告一、研究背景随着城市化进程的不断加快,车辆日益增多,交通拥堵问题也越来越突出。因此,准确地检测和统计车流量对做好交通管控工作至关重要。机器视觉技术在车流量检测中有着广泛的应用,能够快速准确地实现车流量的统计。二、研究目的本次研究旨在设计一种基于机器视觉的车流量检测算法,能够快速准确地检测并统计车流量。并在DSP平台上实现该算法,以此为基础进一步研究车辆类型的识别和车辆行驶轨迹的检测等问题。三、:车辆检测和车辆计数。在车辆检测过程中,我们采用深度学****算法YOLOv2来进行车辆检测。在车辆计数过程中,我们设计了一种基于光流场的运动目标跟踪算法,通过计算车辆的速度和移动距离来确定车辆的数目。,我们在DSP平台上实现了车流量检测算法。具体实现方式是:使用OpenCV库来实现YOLOv2算法进行车辆检测,然后使用OpticalFlow库计算车辆的速度和移动距离,最终通过串口将结果传输到上位机进行显示和存储。四、研究进展及成果预期目前,我们已经完成了车辆检测算法的研究和实现,并初步验证了光流场算法的有效性。下一步,我们将进一步优化算法,提高检测的准确性和实时性,并探索其在实际交通场景中的应用。预计成果包括:完整的车流量检测算法,包括车辆检测和车辆计数两个部分;在DSP平台上的实现,并能够在实际交通场景中运行;相关数据的采集和分析,为进一步研究奠定基础。