一种智能车辆计数系统的制作方法

1.本发明涉及车辆计数系统技术领域，特别涉及一种智能车辆计数系统。


背景技术：

2.智能交通系统（its）是将先进的科学技术(信息技术、计算机技术、数据通信技术、传感器技术、电子控制技术、自动控制理论、运筹学、人工智能等)有效地综合运用于交通运输、服务控制和车辆制造，加强车辆、道路、使用者三者之间的联系，从而形成一种保障安全、提高效率、改善环境、节约能源的综合运输系统，己被科学家认为是解决当前城市交通问题最有效的方法，也是目前和未来交通发展的主流方向，如何获得交通道路上车流量的实时信息是智能交通系统实现的前提，因此提供一种智能车辆计数系统对于智能交通系统来说具有很大的意义，目前现有技术中大部分智能车辆计数不能很好地分类检测出运动车辆的数量。


技术实现要素：

3.本发明要解决的技术问题是提供一种智能车辆计数系统，以解决现有技术中大部分智能车辆计数不能很好地分类检测出运动车辆的数量的技术问题。
4.为实现上述目的，本发明提供一种智能车辆计数系统，包括：视频采集系统、视频分析系统、车辆识别系统、车辆计数系统和显示系统；所述视频采集系统对来往车辆进行视频采集，并把采集到的视频信息传输到视频分析系统，由视频分析系统从所接收的视频中提取出视频中的运动信息后并把所提取的运动信息传递到车辆识别系统，由车辆识别系统对视频分析系统所提取的运动信息中的车辆进行识别并去除噪声干扰和一些非车的运动目标，在去除噪声干扰和一些非车的运动目标后传递到车辆计数系统，由车辆计数系统根据运动车辆的运动轨迹进统计计数，最后由显示系统输出车辆数目。
5.进一步地，所述视频分析系统采用光流约束方程提取视频序列中相邻图像计算光流提取出视频中的运动信息。
6.进一步地，所述光流约束方程为：其中： t 时刻图像 i 上的某点（x，y）的灰度值为i（x，y，t）。
7.进一步地，所述车辆识别系统中设置有adaboost分类器，所述adaboost分类器内预存有不同类型的车辆运动信息。
8.进一步地，所述车辆计数系统采用车辆运动跟踪算法对运动车辆进行分析计数。
9.与现有技术相比，本发明产生了以下有益效果：本发明的一种智能车辆计数系统，该系统通过设置视频分析系统、车辆识别系统和车辆计数系统实现对不同类型车的监控，并且在一定程度上减少检测结果中的非车噪声干扰，进而通过运动车辆的运动轨迹分析达到计数的目的。
附图说明
10.图1是本发明中的系统流程图。
具体实施方式
11.下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步说明。在此需要说明的是，对于这些实施方式的说明用于帮助理解本发明，但并不构成对本发明的限定。此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。
12.请参阅图1，本发明的优选实施例一提供了一种智能车辆计数系统，包括：视频采集系统（视频采集系统采用道路监控摄像机，道路监控摄像机是通过对视频图像进行数字化编码与压缩再输出的终端，道路监控摄像机监控系统支持局域网乃至广域网内的授权用户终端对数据和图像资源的调用以及对前端设备的实时控制，实现网络用户的监视、切换和控制功能，并提供对地理信息系统(gis)等相关系统的支持）、视频分析系统、车辆识别系统、车辆计数系统和显示系统；所述视频采集系统对来往车辆进行视频采集，并把采集到的视频信息传输到视频分析系统，由视频分析系统从所接收的视频中提取出视频中的运动信息后并把所提取的运动信息传递到车辆识别系统，由车辆识别系统对视频分析系统所提取的运动信息中的车辆进行识别并去除噪声干扰和一些非车的运动目标，在去除噪声干扰和一些非车的运动目标后传递到车辆计数系统，由车辆计数系统根据运动车辆的运动轨迹进统计计数，最后由显示系统输出车辆数目。技术原理：在实际使用中，视频采集系统（道路监控摄像机）把拍摄到的视频信息传递到视频分析系统，视频分析系统通过光流算法（光流算法评估了两幅图像的之间的变形，它的基本假设是体素和图像像素守恒；它假设一个物体的颜色在前后两帧没有巨大而明显的变化。基于这个思路，我们可以得到图像约束方程；不同的光流算法解决了假定了不同附加条件的光流问题）对所提取视频中相邻图像计算光流并提取出视频中的运动信息，后并把所提取的运动信息传递到车辆识别系统，在车辆识别系统中设置有综合分类器，可预先在综合分类器中储存不同类型的车辆信息，通过把视频中的车辆信息和储存不同类型的车辆信息进行对比从而识别出不同的车辆，然后在去除视频中的噪声干扰和一些非车的运动目标后传递到车辆计数系统，由车辆计数系统采用车辆运动跟踪算法对运动车辆进行分析计数；车辆运动跟踪算法用于运动车辆的视频序列跟踪计算。
13.优选地，所述视频分析系统采用光流约束方程提取视频序列中相邻图像计算光流提取出视频中的运动信息；所述光流约束方程为：其中： t 时刻图像 i 上的某点（x，y）的灰度值为i（x，y，t）。
14.优选地，所述车辆识别系统中设置有adaboost分类器，所述adaboost分类器内预存有不同类型的车辆运动信息；adaboost分类器就是一种元算法分类器，adaboost分类器利用同一种基分类器（弱分类器），基于分类器的错误率分配不同的权重参数，最后累加加权的预测结果作为输出。
15.从以上的描述中，可以看出，本发明上述的实施例实现了如下技术效果：该系统通过设置视频分析系统、车辆识别系统和车辆计数系统实现对不同类型车的监控，并且在一
定程度上减少检测结果中的非车噪声干扰，进而通过运动车辆的运动轨迹分析达到计数的目的。
16.以上结合附图对本发明的实施方式作了详细说明，但本发明不限于所描述的实施方式。对于本领域的技术人员而言，在不脱离本发明原理和精神的情况下，对这些实施方式进行多种变化、修改、替换和变型，仍落入本发明的保护范围内。


技术特征：
1.一种智能车辆计数系统，其特征在于，包括：视频采集系统、视频分析系统、车辆识别系统、车辆计数系统和显示系统；所述视频采集系统对来往车辆进行视频采集，并把采集到的视频信息传输到视频分析系统，由视频分析系统从所接收的视频中提取出视频中的运动信息后并把所提取的运动信息传递到车辆识别系统，由车辆识别系统对视频分析系统所提取的运动信息中的车辆进行识别并去除噪声干扰和一些非车的运动目标，在去除噪声干扰和一些非车的运动目标后传递到车辆计数系统，由车辆计数系统根据运动车辆的运动轨迹进统计计数，最后由显示系统输出车辆数目。2.根据权利要求1所述的一种智能车辆计数系统，其特征在于：所述视频分析系统采用光流约束方程提取视频序列中相邻图像计算光流提取出视频中的运动信息。3.根据权利要求2所述的一种智能车辆计数系统，其特征在于：所述光流约束方程为：其中： t 时刻图像 i 上的某点（x，y）的灰度值为i（x，y，t）。4.根据权利要求1所述的一种智能车辆计数系统，其特征在于：所述车辆识别系统中设置有adaboost分类器，所述adaboost分类器内预存有不同类型的车辆运动信息。5.根据权利要求1所述的一种智能车辆计数系统，其特征在于：所述车辆计数系统采用车辆运动跟踪算法对运动车辆进行分析计数。

技术总结
本发明公开了一种智能车辆计数系统，包括：视频采集系统、视频分析系统、车辆识别系统、车辆计数系统和显示系统；所述视频采集系统对来往车辆进行视频采集，并把采集到的视频信息传输到视频分析系统，由视频分析系统从所接收的视频中提取出视频中的运动信息后并把所提取的运动信息传递到车辆识别系统，由车辆识别系统对视频分析系统所提取的运动信息中的车辆进行识别并去除噪声干扰和一些非车的运动目标，在去除噪声干扰和一些非车的运动目标后传递到车辆计数系统，由车辆计数系统根据运动车辆的运动轨迹进统计计数，最后由显示系统输出车辆数目。该系统实现了对不同类型车的监控，进而能够达到准确计数的目的。进而能够达到准确计数的目的。进而能够达到准确计数的目的。


技术研发人员：丁钰 高凌云
受保护的技术使用者：无锡锦铖人工智能科技有限公司
技术研发日：2020.04.17
技术公布日：2021/10/21