张冬梅，卢小平，张航，余振宝，苗沛基

(河南理工大学 自然资源部矿山时空信息与生态修复重点实验室，河南 焦作 454000)

0 引言

为缓解城市交通拥堵状况，对不同路段和不同时段的车流量监测并进行统计分析，已成为城市智能交通的重要技术手段[1]。现有的车流量实时统计方法主要有：①基于环形线圈传感器方法，该方法可靠性强、准确率高，但在安装和维修方面花费巨大且容易造成道路堵塞。②将微波传感器、雷达传感器、红外线传感器或超声波传感器的检测系统悬挂在道路一侧或正上方，通过发射和回收波形计算车流量。③基于监控视频提取车流量方法[2-3]。

随着我国“天眼”工程建设的持续推进，基于监控视频影像的车流量统计方法因其布设范围广、数据来源广、复现性好、处理精度高等优点，已被广泛应用于城市智能交通建设中[4]。基于视频的车流量统计方法主要有虚拟检测线法、虚拟线圈法、目标跟踪法等算法。虚拟检测线法和虚拟线圈法基于图像像素值的变化来统计车流量，目标跟踪法通过特征匹配来统计车流量。王卫锋等[5]采用虚拟检测线法，将检测线放置于检测道路中心且与道路方向垂直，该算法取得了较好的效果，但统计精度较低。张虹波等[6]采用虚拟线圈法，该算法在虚拟检测线法的基础上进行改进并取得了很好的效果，检测的实时性和可操作性有所提高，但车辆在行驶过程中变道或设置的虚拟线圈位置不变，会产生漏检从而导致统计精度降低。……