技術(shù)特征：

1.一種基于視頻分析的多車道車流量檢測方法，其特征是，包括以下步驟，

視頻背景模型建立：在視頻背景中設(shè)置位于車道上的橫向主虛擬檢測線、副虛擬檢測線和車道邊緣處的縱向虛擬檢測線，主虛擬檢測線和副虛擬檢測線互相平行距離固定；

視頻預(yù)處理：利用高斯混合背景模型建立背景圖像模型，首先初始化背景圖形模型，根據(jù)背景圖形差求運動目標(biāo)，將背景圖形中的運動目標(biāo)做預(yù)處理，背景圖形自適應(yīng)更新，其中背景圖形差求運動目標(biāo)引入全局變化因子參數(shù)P，

車輛目標(biāo)分析：當(dāng)運動車輛進(jìn)入主虛擬檢測線時依據(jù)前后幀背景圖像模型確定是否給予車輛計數(shù)，即主虛擬檢測線上本幀圖像數(shù)據(jù)和下一幀圖像數(shù)據(jù)有無車輛目標(biāo)關(guān)系變化，其中副虛擬檢測線修正因超長車輛和車輛距離過近引起的計數(shù)錯誤，縱向虛擬檢測線修正多車并行與單車輛壓線行駛或變道行駛帶來的計數(shù)錯誤；

依據(jù)車輛目標(biāo)檢測結(jié)果統(tǒng)計車輛計數(shù)。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于視頻分析的多車道車流量檢測方法，其特征是，主虛擬檢測線上本幀圖像數(shù)據(jù)無車輛目標(biāo)出現(xiàn)和下一幀圖像數(shù)據(jù)有車輛目標(biāo)出現(xiàn)時，直接進(jìn)行車輛計數(shù)，否則不計數(shù)；主虛擬檢測線上本幀圖像數(shù)據(jù)和下一幀圖像數(shù)據(jù)都出現(xiàn)了車輛時，判斷兩車是否為同一車輛確定是否計數(shù)。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于視頻分析的多車道車流量檢測方法，其特征是，車輛目標(biāo)檢測計數(shù)標(biāo)準(zhǔn)：

（1）如果本幀圖像數(shù)據(jù)中主虛擬檢測線沒有檢測到車輛目標(biāo)，下一幀圖像數(shù)據(jù)主虛擬檢測線也沒有檢測到車輛目標(biāo)，車輛計數(shù)不變；

（2）如果本幀主虛擬檢測線沒有檢測到車輛目標(biāo)，下一幀主虛擬檢測線檢測到車輛目標(biāo)，車輛計數(shù)加1；

（3）如果本幀主虛擬檢測線檢測到車輛目標(biāo)，下一幀主虛擬檢測線沒有檢測到車輛目標(biāo)，車輛計數(shù)不變；

（4）如果本幀主虛擬檢測線檢測到車輛目標(biāo)，下一幀主虛擬檢測線也檢測到車輛目標(biāo)，判斷該兩車是否為同一車輛目標(biāo)還是相鄰車道的車輛目標(biāo)，是同一車輛計數(shù)不變，不為同一車輛則計數(shù)加1。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于視頻分析的多車道車流量檢測方法，其特征是，上述步驟（4）判斷兩者是否為同一車輛的過程：

a.判斷檢測車道是否還有右臨車道，如果有右臨車道轉(zhuǎn)步驟b，如果沒有右臨車道轉(zhuǎn)步驟e；

b利用右臨車道主虛擬檢測線判斷右臨車道是否有車，如果有車轉(zhuǎn)步驟c，如果沒有車轉(zhuǎn)步驟e；

c.使用縱向虛擬檢測線排除重復(fù)計數(shù)，利用檢測車道上的縱向虛擬檢測線檢測縱向車道線上是否有車，有車轉(zhuǎn)步驟d，如果沒有車轉(zhuǎn)步驟e；

d.判斷檢測車道和右臨車道車輛目標(biāo)區(qū)域連通性，如果連通，判定為兩車道為同一輛車，由于在右臨車道也會將該車計數(shù)，為避免同一輛車重復(fù)計數(shù)在檢測車道計數(shù)減1，轉(zhuǎn)步驟e，如果不連通，代表兩車道確實有兩輛車在并行，只是其中一輛車沒有完全在車道內(nèi)行駛，行駛過程壓線了，此種情況無需改變兩車道的計數(shù)，直接轉(zhuǎn)步驟e；

e.使用副虛擬檢測線檢測車輛目標(biāo)，如果檢測到車，轉(zhuǎn)步驟f，如果沒有檢測到車，不作計數(shù)；

f.通過對主副兩虛擬檢測線上檢測到的車輛目標(biāo)做顏色一致性、文理一致性分析，判定是否同一輛車，如果是同一輛車，車輛計數(shù)不變，如果判定不是同一輛車，車輛計數(shù)加1。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于視頻分析的多車道車流量檢測方法，其特征是，所述主虛擬檢測線和副虛擬檢測線間的距離為D，D不能低于一般車輛的長度。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于視頻分析的多車道車流量檢測方法，其特征是，所述D為常見車輛類型長度的1.5-2倍。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于視頻分析的多車道車流量檢測方法，其特征是，所述主虛擬檢測線和副虛擬檢測線長為車道寬度的0.8-0.9倍，且置于車道中間，縱向虛擬檢測線設(shè)置在車道右側(cè)線上，使其被主虛擬檢測線穿過中點位置，縱向虛擬檢測線高度H設(shè)為普通轎車在圖像上顯示的長度。

8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于視頻分析的多車道車流量檢測方法，其特征是，所述高斯混合背景模型建立背景圖像模型是利用背景差生成二值化運動目標(biāo)圖像，對該目標(biāo)圖像通過濾波算法、形態(tài)學(xué)開閉運算去除空洞和離散噪聲，利用HSV顏色空間去除運動目標(biāo)陰影區(qū)，根據(jù)車輛比單個行人、路面樹葉移動物大許多濾除圖像出過小的目標(biāo)區(qū)域，生成最終的二值化車輛目標(biāo)圖像，高斯混合模型背景更新的均值學(xué)習(xí)率和方差學(xué)習(xí)率可分別采用如下公式：

其中，ρ為均值或方差的學(xué)習(xí)率；α為改進(jìn)前的原始學(xué)習(xí)率，取0~1；、為可調(diào)參數(shù)，經(jīng)實驗可分別取1、0.5；ω為高斯模型權(quán)重。