1、近二十年來，我國城市交通發(fā)生了很大的變化，一個明顯特征是城市車輛保有量越來越高。根據中國社科院去年發(fā)布的《城市藍皮書》披露：近十年來汽車年均增加1100多萬輛，是2003年汽車數量的5.7倍，道路汽車密度遠超警戒值。交通管理部門及眾多高校對此十分重視，許多院校新開設了交通專業(yè)，加強了對相關方面領域的研究。
　　公路交通研究需要對道路交通狀況進行調查分析，掌握準確實時的交通信息，進而建立數學模型并進行模擬、教學。目前對交通信息的采集

2、普遍采用人工統計或PDA計數儀，對交通模型的演示仍采用傳統的沙盤模型，存在一定的局限性：人力物力耗費大，實時性不能保證；傳統沙盤模型制作工藝復雜、費用高、周期長、不便于操作。
　　本文引入機器視覺技術，并結合計算機模擬、虛擬現實技術對交通流模擬系統的幾個關鍵點進行研究，具有實時性好、數據準確度高、便于操作、自動化程度高等優(yōu)點。主要研究內容包括：
　　1、研究了一種基于多維高斯背景模型的車輛檢測方法，結合幀間差分圖像更新背景，

3、解決背景中物體由靜止變?yōu)檫\動狀態(tài)時背景更新慢的問題；結合背景差與幀差法提取運動目標，背景差法可以檢測靜止或運動速度過快的車輛目標，以避免幀差法提取車輛目標失真情況的發(fā)生，幀差法可以彌補背景差法對光照、天氣等干擾條件敏感的缺陷；通過凹點檢測分割粘連車輛，優(yōu)化了運動車輛目標的檢測結果，提高了檢測精度。
　　2、提出了一種基于運動歷史信息加權圖像的Mean-Shift自適應跟蹤方法。傳統算法存在難以估計方向、速度變化目標、且迭代次數多的

4、缺陷，對多個運動目標跟蹤時實時性差，改進的算法克服了這方面的缺陷，不僅減少了迭代次數，同時可對方向、速度進行估計對下一幀目標位置進行預測，提高了車流量統計系統的實時性。
　　3、實現了一個簡易的交通流模擬系統?；趙indows操作系統，使用C++語言并結合OpenCV庫開發(fā)了基于機器視覺的交通流量檢測系統，并基于Unity3d虛擬現實開發(fā)引擎，建立真實感較強的交通流模擬畫面。
　　本文的研究成果既可以用于教學，又可以用在真