基于FPGA的交通路口車流量檢測方法研究

摘要：為了使車流在交通路口順暢通過，通常需要統計一個交通信號燈周期內的車流量，以實現交通信號燈的自動配時。文中提出了一種交通路口的車流量檢測算法。通過在道路前方設置檢測線，進而統計檢測線灰度變化的情況，即可統計出通過的車流量。并對其進行FPGA的硬件仿真。實驗結果表明，此方法實現簡單，運算處理速度快，能夠得到較滿意的結果。
關鍵詞：交通；車流量；檢測線；FPGA

隨著經濟的發展以及城市化進程的逐步加快，我國的車輛數量正在迅速增長，這樣就給城市交通帶來的嚴峻的挑戰——交通擁堵。交通擁堵不但使事故發生率加大，而且也加劇了環境污染，造成了資源浪費。為了緩解交通壓力，減少車輛延誤和環境污染，實現智能交通信號控制是建設資源節約型社會的必然選擇。
在我國，現如今交通信號控制系統主要采取定時控制的方式。定時控制不能根據車流量自動調節紅綠燈時間，必然會造成車輛延誤及交通擁塞等情況。因此根據具體的車流量來控制紅綠燈時間，可有效的分配交通資源，減少交通擁堵。
傳統的基于視頻的車流量檢測方法包括光溜檢測法，幀差法，背景消減法，邊緣檢測法等，這些方法運算復雜，處理數據量大，且易受外部環境的影響。因此文中采取一種設置檢測線的車流量檢測的方法，通過在車輛行駛的道路前方垂直于道路的方向設置檢測線，當車輛經過時車身陰影會造成檢測線灰度值的劇烈變化，進而即可統計出車流量。該方法簡單易行，且處理的數據量小，運算速度快，可得到較好的結果。

1 算法設計
1．1 視頻預處理
預處理是實現算法的重要部分，首先將視頻分成幀序列。設置于交通路口的攝像頭拍攝到的視頻一般是1秒25幀的標準視頻格式，由于車輛一般在交通路口行駛速度不快，故而不需要十分密集的幀序列，為了減少數據處理量而又不影響實驗結果，采取隔一幀取一次的方法，這樣數據量即成為原來的一半。
將視頻分成圖像序列后，要將其轉換成灰度圖像，方可進行后續的工作，如圖1所示。通過大量實驗的驗證，轉換成灰度圖像后，使用閾值0．4，再進行二值化，可以清晰的將車身、車身前的車影與道路明顯的區分開來，如圖2所示。