改进的基于时空累积图的车流量检测算法

来源：电子测量技术杂志2021年第11期北京时间：

作者：郁佳佳，徐玉菁，左梅，黄卉，陆清茹

单位：东南大学成贤学院 电子与计算机工程学院，江苏南京，210088

摘要：针对传统的视频车流量检测算法采用的特征单一、天气鲁棒性差，易受车辆遮挡等问题，提出一种融合时间空间特征的车流量检测方法。以前景和背景图片的分块的互相关归一化值作为检测车辆经过的特征，在时间上累积得到时空累积特征图，在时空累积图上对特征值进行分析处理，并引入深度学习目标检测算法辅助进行背景更新和消除车辆因遮挡等问题所导致的漏检，并对行人、自行车等干扰因素进行校正，达到统计车流量的目的。实验表明，本文算法准确率一般能达到91%以上，在大部分情况下都优于传统的帧间差法和光流法，且实时性好，能较好满足车流量检测系统的要求。

关键词：智能交通系统;时空累积;深度学习;车流量检测

基金资助：东南大学成贤学院青年教师科研发展基金项目“基于YOLO算法的施工现场安全隐患智能分析方法研究”(z0037)资助