一种用于监控视频中车型识别以及车流量统计的算法。

简介：
针对智能交通系统中的实时车型识别以及车流量的精确统计，我们设计并实施了一种高效的车流量检测与车型识别算法。该算法的核心在于，首先，在视频图像中为机动车道设置一系列虚拟线圈，这些线圈被定义为检测区域。随后，通过运用背景差分技术，我们成功地提取了视频图像中的前景目标。为了进一步减少误检，并确保检测结果的准确性，我们采用了基于颜色和纹理的阴影检测方法来去除目标检测过程中可能存在的阴影干扰。接下来，该算法采用两步法对车型进行识别并计算其对应的车流量。第一步是通过提取目标车辆轮廓的外接最小矩形框的面积来进行初步的车型识别；第二步则引入了扩展卡尔曼滤波的跟踪模型来统计车辆轮廓目标在检测区域内经过的帧数，从而更准确地判断车辆所属的车型类别。最后，系统会统计对应车型的车流量数据。实验结果表明，所提出的方法在车辆识别和流量统计方面都表现出较高的精度水平，并且能够有效地满足对车辆实时监控和管理系统的需求。