针对智能交通系统中的实时车型识别和车流量统计，提出了一种有效的车流量检测和车型识别算法。首先根据机动车道在视频图像中设置虚拟线圈作为检测区域，运用背景差分提取前景目标，并采用基于颜色和纹理的阴影检测方法去除所检测目标中的阴影部分。然后采用两步法进行车型识别并统计对应的车型的车流量。先通过提取目标车辆轮廓的外接最小矩形框面积初步识别车型，然后引入扩展Kalman滤波的跟踪模型统计车辆轮廓目标经过检测区域的帧数，进一步判断所属车型，最后统计对应车型的车流量。实验表明该方法具有较高识别和统计精度，满足对车辆实时监控管理的要求。

摘要：  智能交通系统中需要的关键数据为道路的占有率、车流量、行车速度等。本文介绍了基于TMS320DM642的数字图像车流量检测系统，阐明了该嵌入式视觉系统的硬件组成原理及软件结构和车流量检测算法。系统与现有的信号机联调测试，证明其稳定可靠、识别率高、体积小、成本低、实时性好，能实时检测十字路口道路的车流量信息。　　关键词：TMS320DM642；数字视频处理；车流量检测；智能交通系统；虚拟线圈 引言 　　随着人口数量的增长，给交通带来的压力越来越大，智能交通系统成为近些年研究的热点。车流量检测是智能交通的基础部分，在系统中占有重要地位。目前有多种方法检测车流量，例如:电磁感应装置法和车

【视觉CV】车流量检测项目实现全流程 原理+代码 博客地址 https://blog.csdn.net/zzx188891020/article/details/105964849

车流量监控 前言 目的1.对业务场景抽象，熟练的Spark编码2.增加自定义累加器，自定义UDF 3.Spark优化方式 项目数据处理架构 模块介绍 卡扣流量分析Spark Core 卡扣车流量转化率Spark Core 各区域车流量最高top5的道路统计SparkSQL 稽查布控，道路实时拥堵统计SparkStreaming 蜂巢表 monitor_flow_action表–日期日期天– monitor_id卡口号– camera_id摄像头编号–汽车车牌– action_time某个摄像头拍摄时间s –速度通过卡扣的速度– road_id道路id – area_id区域ID monito

MATLAB运动慕目标汽车跟踪，检测运动汽车，统计汽车的数量，车速等，带GUI

介绍了目前基于视频的车辆检测算法的优点和缺点,在此基础上提出了一种新的算法 ,该算法自适应能力强 ,计算量小,可正确判断有无车辆、完成车辆的计数 ,实现车流量计算、车速估计. 采用了预估校正和相关性修正等措施 ,提高了检测精度 ,为交通监控系统提供实时有效的交通参数.

MATLAB运动车辆跟踪，检测运动的车辆，框定出目标物体，然后计数，车速，车道等

通过对视频二值化对4个车道进行车流量检测。

导读：本文介绍了一种基于磁阻传感器的车流量检测系统，磁阻传感器能将车辆引起的地磁扰动转换为清晰的电压信号输出。该系统包含了信号放大模块、无线通信模块等，多个地磁传感器节点通过无线通信模块与计算机系统相连，将检测到的车流信息反馈到上位机，从而实现对整个路口车流的检测。 　　1.引言 　　如何缓解城市交通拥堵、提高道路通行能力已经成为当前迫切需要研究解决的课题。如果可以根据各车道车流量来实现对交通信号灯的智能化控制，合理地分配交通信号灯控制时间，那么就可以提高交通系统效率，缓解交通拥堵现象。为获取车流量相关数据必须设计一个道路车流量检测系统。针对车流量检测系统的需求，本文介绍了磁阻传感器车流量

基于51单片机的智能交通红绿灯代码，带车流量统计功能。内含proteus仿真文件。自己做的课设，需要的小伙伴可以拿来参考。