利用激光扫描器建立自行车,车辆及行人检测系统,系统的主要目的是获得交通流参数.检测算法实现下列目标:检测和辨识运动的目标,在拥挤的交通条件下分割运动的目标,通过帧间匹配来预测运动目标的轨迹和速度.首先,激光传感器扫描原始数据根据坐标转换公式转换成地面坐标系下的三维坐标.Z坐标是场景中运动目标的高度.利用聚类的方法辨识场景中目标区域的所有检测点.多层迭代自组织聚类用来实现该目的.该算法是启发式的,聚类过程中自动调整聚类中心的位置,因此可以得到目标在场景中的准确位置.由上层至下层依次等份阈值空间,按照阈值对每层进行辨识获得目标的中心点,从上到下依次对各层进行目标的辨识.最后,对各层的物体整合分析得到最终识别结果.然后对检测到的目标进行匹配跟踪,首先将该帧的识别结果和前一帧的目标进行匹配,匹配准则综合考虑了轨迹连贯性函数和卡尔曼滤波器的预测误差,根据匹配的结果,可以求出目标的相关参数;同时,通过卡尔曼滤波器对目标在进行预测,更新物体的信息,包括物体实际位置、下一帧的预测位置和速度,准备下一次匹配;并根据物体的运动轨迹,对通过检测区域的物体计数.匹配算法自动调整运动目标的位置和数目来保证目标的匹配和跟踪的正确结果.最终结果达到识别率为99％和检测率为90％.软件的稳定性和可靠性保证实际应用中的准确和系统的鲁棒性.