摘要
随着城市化进程的加快，交通拥堵问题日益严峻，智能交通系统（ITS）的建设成为缓解交通压力的关键。
作为ITS的重要组成部分，汽车流量检测技术能够实时获取道路交通流量信息，为交通管理、交通规划等提供重要依据。
传统的汽车流量检测方法主要依赖于人工计数、地感线圈等方式，存在着效率低下、成本高昂、易受环境干扰等问题。
近年来，随着计算机视觉技术的快速发展，基于视频图像的汽车流量检测方法因其成本低、易于部署、信息量丰富等优点受到了广泛关注。
Surendra算法作为一种高效的运动目标检测算法，在汽车流量检测领域展现出巨大的应用潜力。
本文首先介绍了汽车流量检测的背景及意义，并对国内外研究现状进行了综述。
然后，详细阐述了Surendra算法的原理，包括图像预处理、车辆特征提取、车辆跟踪与计数等关键步骤。
在此基础上，设计了基于Surendra算法的汽车流量检测系统，并通过实验验证了系统的有效性。
最后，对全文进行了总结，并展望了未来的研究方向。
关键词：汽车流量检测；Surendra算法；计算机视觉；智能交通系统；运动目标检测
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