基于MATLAB的运动车辆跟踪检测系统

拼搏现实的明天。 2023-01-01 03:54 158阅读 0赞

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一、课题介绍

本设计为基于MATLAB的运动车辆跟踪检测系统。带有一个GUI界面，可以读取高速路车流视频，读取视频信息，并且统计每辆车经过左车道还是右车道，车速和平均速度检测，以及某一帧下的车流密度，以及最后总共经过的车辆总数。将运动检测到的目标用方框框起来。是一个非常不错的选题。

1.  实现功能

车流密度：一定时间内经过车辆的总数；

车流量：某一帧下的车辆数目；

车速：经过车辆的实时速度；

平均速度：所有车辆的平均速度；

1.  GUI界面以及运行效果

![v2-75bb91243f4894428bc94508da73e987\_b.jpg][v2-75bb91243f4894428bc94508da73e987_b.jpg]

![v2-eaa31770d582a80d116958d65b262da6\_b.jpg][v2-eaa31770d582a80d116958d65b262da6_b.jpg]

![v2-093ee336bfa02ff78012e9112943d9b1\_b.jpg][v2-093ee336bfa02ff78012e9112943d9b1_b.jpg]

![v2-7790c140dcae3bd67fc2f775fcff22d5\_b.jpg][v2-7790c140dcae3bd67fc2f775fcff22d5_b.jpg]

1.  源码
2.  视频读取

[filename, cd1] = uigetfile( ...
        {'*.avi;*.mp4;'},'Pick an Video');
     
    if filename
        filename = [cd1,filename];
        video = vision.VideoFileReader(filename, 'ImageColorSpace', 'RGB');
    end
    axes(handles.axes1);
    set(gca,'Xtick',[]);
    set(gca,'Ytick',[]);
    box on;
    判定车道以及车速
          thresh = 120;        % 判定左车道和右车道分届的阈值
     
          for n = 1 : size(bbox,1)          
    %            fprintf('y: %f \n',bbox(n,2));
               pos = bbox(n,1) + bbox(n,3);
               if bbox(n,2) < 45 && bbox(n,2) > 35 
                   if pos < thresh && (size(left,1) == 0 || i - left(size(left,1)) > 4)            % 记住刚进入的车
                       left = [left;i];    
                   elseif (size(right,1) == 0 || i - right(size(right,1)) > 4)
                       right = [right;i];
                   end
               else
                   fm = 30;              % 视频帧率，参数可调，这里假设为30帧每秒
                   len = 30;            % 视频中路段的长度，参数可调，这里先定位100m
                   if pos < thresh             % 判断要开出该区域的车
                       if bbox(n,2) > 85 && size(left,1) > 0
                          vleft = i - left(1,1) + 2;            % 这里计算左车道车速，帧数
                          if vleft < 30 && vleft > 4                % 因为车速再慢也会大于一定速度
                              left(1,:) = [];
                              t = vleft/fm;                      % 计算实际时间  帧数/每秒帧数
                              vleft = len/t;                     % 计算实际车速   距离/实际时间,vl为坐车道速度                          
                              v1=v1+vleft;  
                              v1
                              fprintf('左车道，车速： %f \n',vleft);
                              set(handles.edit_speed,'string',strcat('左车道：',num2str(vleft)));
                        else
                              left(1,:) = [];
                          end
                       end
                   else
                       if bbox(n,2) > 80 && size(right,1) > 0
                           vr = i - right(1,1);                        % 这里计算右车道的车速，这里还是帧数
                           if vr < 35
                               right(1,:) = [];
                               t = vr/fm;                      % 计算实际时间  帧数/每秒帧数
                               vr = len/t;                     % 计算实际车速   距离/实际时间
                               v2=v2+vr                           
                               fprintf('右车道，车速： %f \n',vr);
                               set(handles.edit_speed,'string',strcat('右车道：',num2str(vr)));
                           else
                               right(1,:) = [];
                           end
                       end
                   end               
               end

1.  车辆总数

k=1;q=1;p=1;%初始化变量
     for j=1:(i-2)    %对检测到的车辆进行求和
             if count(j)==0 & count(j+1)>0
                 k=j+1;
            else if count(j)>0 & count(j+1)==0
                 q=j;
                 summ1=summ1+max(count(k:q));
                 cheliang_jishu(p)=max(count(k:q));
                 p=p+1;
                end
             end
     end

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[v2-093ee336bfa02ff78012e9112943d9b1_b.jpg]: /images/20221120/e93a457880bc49c1a1843f580e3a914f.png
[v2-7790c140dcae3bd67fc2f775fcff22d5_b.jpg]: /images/20221120/06c7f6bfe3574fe0873a9f356716f208.png