胡凯峰，吴晓红，杨 毅，何小海

(四川大学电子信息学院图像信息研究所，四川成都 610064)

目前随着交通运输体系的飞速发展，智能交通系统(Intelligent Traffic System，ITS)已发展成为智能交通管理中的主要研究方向［1］。车流量检测作为智能交通系统的重要研究课题之一，在理论研究方面已经取得了众多硕果。目前世界上主要形成了美国、日本、欧盟三大ITS研究基地［2］，韩国、新加坡等亚洲国家的ITS研究水平相对较高，随着理论研究的不断成熟，也相继出现了各种视频交通参数检测方面的工业产品。

其中基于视频的车流量检测引起了国内外研究人员的广泛关注，相比于传统的微波检测技术、环形线圈检测技术，它具有处理简单、信息量大、运用广泛等优点［3］。常用的基于视频的车流量检测方法有灰度法、相邻帧差法、边缘检测法、背景差分法。灰度法采用路面和车辆的灰度统计值来检测车辆，但对环境光线的变化十分敏感。相邻帧差法是将相邻两帧相减以检测出运动车辆，但对运行速度过慢的车辆不能有效检测。边缘检测法能够在不同的光线条件下得到车辆的边缘，但在车辆边缘不明显的情况下，该方法可能造成漏检、误检。背景差分法计算当前帧与背景的差值来检测运动车辆，是最常用的车辆检测方法，但需要可靠的背景［4］。

考虑到国内外对智能交通系统的研究，尤其在实际产品应用上的探索，其技术方案越来越成熟，但绝大多数都是在PC机上实现的，随着嵌入式系统的日益发展，如何在嵌入式平台上实现车流量检测已成为非常热门的研究方向。……