随着经济的快速发展,机动车保有量的不断增加,给道路交通带来巨大的压力,其中最严重的问题便是城市道路交通的拥堵问题。而道路交叉口是城市道路交通的关键节点,也是组成道路交通系统的重要部分。因此,解决交叉口的拥堵问题对于缓解城市道路交通的拥堵问题有着非常重要的意义。获取道路交叉口的交通量并以此进行合理的信号配时是解决交叉口拥堵问题的有效手段。本文提出了基于视频的道路交叉口车流量流向算法,即通过改进YOLOv3的目标检测模型进行车辆检测、改进匈牙利卡尔曼滤波的目标跟踪算法对检测到的车辆进行跟踪以及在车辆检测和车辆跟踪的基础上,根据不同车道类型设置不同的虚拟检测线,从而实现对交叉口各进口道内的跟踪车辆进行交通量统计。首先,针对YOLOv3算法中初始聚类中心选择随机性较大的问题,采用K-means++聚类算法进行改进,并对网络结构和loss函数进行微调和改进,其中坐标误差采用小目标惩罚较大的方式计算,IOU误差和分类误差则采用二元交叉熵计算,实验结果表明改进后的YOLOv3算法的mAP得到了一定的提高;其次,针对交叉路口的监控视频中,出现车辆之间相互遮挡而造成跟踪车辆丢失的问题。本文在匈牙利卡尔曼滤波算法中,根据跟踪车辆丢失时间的长短对匈牙利算法采取了两种策略进行改进,使得车辆即使在被遮挡的情况下,也能有效的被跟踪;最后,在车辆检测和车辆跟踪的基础之上,本文提出了针对不同车道的交通量统计方法,即根据不同进口车道采取设置不同的虚拟检测线的方法,对进口道内不同流向的跟踪车辆进行交通量统计。本文选取福清市清荣大道福政路口监控视频,对其五天内高峰时段中最高15分钟交通量进行统计,统计结果表明交通量统计方法得到的结果准确率较高,具有一定的可行性。然后把所得的交叉口交通量输入到信号配时软件中,根据信号配时的设计流程,制定出最优的信号配时方案,提高了交叉口的交通效益,为交通管理部门做出合理的交通决策提供了重要依据。