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b.微波/雷达交通信息采集技术
常用的微波/雷达交通信息采集技术包括微波检测、超声波检测、红外线检测和激光检测。
c.压力式交通信息采集技术
压力传感器即压电传感器，作为交通流数据检测设备，能够提供全面的交通数据及载荷数据。
d.视频交通信息采集技术
视频检测器是运用视频图像处理和计算机图形识别技术对道路上视频检测范围内的交通状况进行检测，它可以进行大范围的、高效的视频监视并实时采集各种交通数据。
1.3 车流分析平台简介
本文使用功能强大的MATLAB R2009a仿真软件对车辆视频图像进行各种处理和分析。操作界面1.2所示。
1.2 MATLAB基本操作界面
1.4 本文主要研究内容及章节安排
相对其他交通检测技术而言，基于视频的交通检测技术有很多优点：检测范围广；可以提供交通现场的录像，获取的信息更加直观可靠；安装时无需破坏路面，易于移动，文护费用低。所以基于视频的交通检测是一种很有前途的方法。
本文从采集到的车辆监控视频序列着手。通过设定虚拟线圈，在处理时只对检测区域内的灰度变化进行统计和分析，从而得到一些车辆的基本参数：车流量、车速、车型、车颜色等等。主要运用到一些图像处理技术，包括灰度化处理、背景差分等等。首先，在指定地点录制一段交通视频，在某一个车道上设置3个虚拟线圈，通过统计线圈内灰度变化，运用一些算法，得到车辆参数。其中运用到一些固定参数，经查证，车道白色虚线长度为2m，间距4m。论文章节安排如下：
第一章，为绪论部分， 具体介绍了智能交通系统的概念以及其在国内外的发展和前景，同时简单描述了一些交通参数采集技术。
第二章，简单介绍数字图像处理的基本知识，包括图像类型，图像显示等等。
第三章，介绍了在视频图像处理基础上常用的三种运动目标检测的方法。
第四章，开始详细介绍本次课题的研究方案和过程，一步一步的处理得到我们的车流量，车速，车型，车颜色，包括对实验曲线的处理与分析等。
第五章，对本文的误差做了简要分析，并提出一些改进措施。
第751章，总结了本次课题并提出了本课题的后续方向。
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