基于FPGA的交通路口车流量检测方法研究

摘要：为了使车流在交通路口顺畅通过，通常需要统计一个交通信号灯周期内的车流量，以实现交通信号灯的自动配时。文中提出了一种交通路口的车流量检测算法。通过在道路前方设置检测线，进而统计检测线灰度变化的情况，即可统计出通过的车流量。并对其进行FPGA的硬件仿真。实验结果表明，此方法实现简单，运算处理速度快，能够得到较满意的结果。
关键词：交通；车流量；检测线；FPGA

随着经济的发展以及城市化进程的逐步加快，我国的车辆数量正在迅速增长，这样就给城市交通带来的严峻的挑战——交通拥堵。交通拥堵不但使事故发生率加大，而且也加剧了环境污染，造成了资源浪费。为了缓解交通压力，减少车辆延误和环境污染，实现智能交通信号控制是建设资源节约型社会的必然选择。
在我国，现如今交通信号控制系统主要采取定时控制的方式。定时控制不能根据车流量自动调节红绿灯时间，必然会造成车辆延误及交通拥塞等情况。因此根据具体的车流量来控制红绿灯时间，可有效的分配交通资源，减少交通拥堵。
传统的基于视频的车流量检测方法包括光溜检测法，帧差法，背景消减法，边缘检测法等，这些方法运算复杂，处理数据量大，且易受外部环境的影响。因此文中采取一种设置检测线的车流量检测的方法，通过在车辆行驶的道路前方垂直于道路的方向设置检测线，当车辆经过时车身阴影会造成检测线灰度值的剧烈变化，进而即可统计出车流量。该方法简单易行，且处理的数据量小，运算速度快，可得到较好的结果。

1 算法设计
1．1 视频预处理
预处理是实现算法的重要部分，首先将视频分成帧序列。设置于交通路口的摄像头拍摄到的视频一般是1秒25帧的标准视频格式，由于车辆一般在交通路口行驶速度不快，故而不需要十分密集的帧序列，为了减少数据处理量而又不影响实验结果，采取隔一帧取一次的方法，这样数据量即成为原来的一半。
将视频分成图像序列后，要将其转换成灰度图像，方可进行后续的工作，如图1所示。通过大量实验的验证，转换成灰度图像后，使用阈值0．4，再进行二值化，可以清晰的将车身、车身前的车影与道路明显的区分开来，如图2所示。