在当今社会，随着经济的快速发展，城市规模不断扩大，人口和车辆数量持续增加，交通拥堵和事故频发成为了城市管理者面临的重大挑战。为了保障交通的畅通与安全，交通流检测技术显得尤为关键。本文探讨的是一种基于视频分析的城市交通流检测技术，这项技术利用视频分析的优势，能够在较低成本下实现交通流参数的检测，提高了智能交通系统（Intelligent Transportation System, ITS）的智能化程度。
视频分析技术在智能交通系统中的应用，主要体现在两个方面：一是对监控画面的分析和处理，实现交通流参数的提取；二是对车辆的提取和跟踪。传统的交通监控系统往往只起到录像作用，难以自动完成交通流参数的检测和计算。而基于视频分析的交通流检测系统，具有直观、安装简便和费用低的优势，因此代表了智能交通系统的发展方向。
在系统的设计和实现方面，本文介绍了一种基于视频分析的交通流视频检测系统。该系统包含了完整的结构、功能和工作原理。为了提高交通流检测的效率和准确性，系统采用了自适应背景更新的视频交通流参数检测方法。自适应背景更新技术能够根据实时监控视频流中的动态变化，不断更新背景模型，从而有效地实现车辆提取和跟踪，进而进行车流量统计和车速计算等检测。
文章还讨论了监控遗漏问题，这是由人工监控方式的局限性导致的。由于人力有限，监控人员无法同时监视众多视频画面，且长时间监视容易导致注意力分散，错过重要的监控画面。传统的交通监控系统多数只对监控画面进行录像，并不能对交通流参数进行检测和计算，智能化程度不足。为解决这些问题，本文提出的基于视频分析的城市道路交通监控系统，结合了城市交通的实际监控需求，改变了传统监控系统功能单一的状况。
在具体实现上，系统必须具备以下几个关键功能：
1. 车辆提取：利用视频分析技术，对交通场景中的车辆进行自动识别和定位，实现对车辆的提取。这一功能是交通流检测的基础。
2. 车辆跟踪：在车辆被成功提取后，系统需要持续跟踪车辆的移动轨迹，确保能够实时准确地监测车辆的运动状态。
3. 车流量统计：通过车辆提取和跟踪技术，系统可以统计在一定时间内通过检测区域的车辆数量，为交通流量的评估提供数据支持。
4. 车速计算：车速是重要的交通流参数，系统需要根据车辆移动的速度和时间信息计算车辆的速度，这对于交通管理和规划具有重要的参考价值。
研究者张航和张唯在文章中通过实验验证了提出的视频分析方法的有效性。实验证明，该方法可以有效地从视频流中提取交通流数据，包括车流量和车速等，为交通流量分析和交通管理提供了有力的技术支持。
关键词中的“关视频分析”强调了视频分析技术在本研究中的核心地位，而“交通流检测”和“自适应背景更新”则具体指出了本研究方法的特点和优势。中图分类号TP391.4表明了本研究属于计算机视觉和图像处理领域。
基金项目部分列出了支持本研究的相关资金，这些项目对于科研工作的开展至关重要，为研究者提供了必要的经济支持。作者简介则向读者介绍了两位主要作者的基本信息，包括他们的学术背景和研究方向，为读者提供了与研究者联系的方式。
本文提出的基于视频分析的城市交通流检测技术，通过自适应背景更新方法和对车辆提取、跟踪、统计、计算等功能的集成，提供了一种高效的交通流参数检测解决方案。这不仅有助于提升城市交通管理的效率和智能化水平，而且对于解决城市交通拥堵和提高交通安全具有重要意义。
