1、智能交通系統(tǒng)(ITS)是目前各國交通運輸部門競相研究和開發(fā)的熱點，而車流量檢測是智能交通系統(tǒng)的主要研究領(lǐng)域。目前大多數(shù)的車流量檢測算法主要是在計算機平臺進行仿真，移植到DSP嵌入式平臺尚有實時性不足或難以實現(xiàn)等問題，所以提出適合在DSP嵌入式平臺運行的可靠的車流量檢測算法具有較大的現(xiàn)實意義和應(yīng)用價值。本文的主要工作包括以下幾個方面。
　　1.分析了視頻圖像的特點，研究了運動目標(biāo)提取的方法，對車輛陰影去除進行了探討，提出適合DSP嵌

2、入式平臺的多車道車流量檢測算法。該算法運用高斯混合模型在虛擬檢測區(qū)域進行背景建模，然后通過背景差法提取車輛信息，并結(jié)合運動目標(biāo)寬度閾值和面積閾值進行多車道的車流量統(tǒng)計。
　　2.分析了DSP嵌入式軟硬件平臺的特點，選擇達芬奇DM6437的視頻開發(fā)板作為硬件開發(fā)平臺，然后基于DSP/BIOS實時操作系統(tǒng)進行了設(shè)備驅(qū)動與車流量檢測軟件的總體設(shè)計，并將車流量檢測軟件分成視頻采集顯示模塊和車流量檢測算法模塊兩個部分。視頻采集顯示模塊完成了

3、視頻的采集顯示功能。
　　3.在達芬奇DM6437平臺上，實現(xiàn)了多車道車流量檢測算法。該算法首先在交通道路的視頻圖像中設(shè)定覆蓋所有需要檢測的車道的虛擬檢測區(qū)域，并根據(jù)車道線劃分車道;然后在虛擬檢測區(qū)域內(nèi)進行高斯背景建模，運用背景差分運算提取運動目標(biāo);采用形態(tài)學(xué)運算對視頻進行處理，使車輛自身聯(lián)通為單一的目標(biāo)區(qū)域，降低目標(biāo)區(qū)域的空洞對車輛檢測的影響;最后，通過運動目標(biāo)區(qū)域?qū)挾群兔娣e與各自閾值的比較來檢測車輛是否存在，并結(jié)合車輛駛?cè)?、?jīng)