本发明公开了一种基于模式识别与ST‑MRF相结合的交通流参数提取方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一、通过模式识别技术分割遮挡严重的单个车辆区域，识别被遮挡车辆的边缘间隙以及边界信息；步骤二、通过ST‑MRF中的能量函数分配标号进行提炼及优化处理，结合模式识别技术融合不完整的分割部分，得到车辆跟踪算法；步骤三、基于摄像机标定的坐标转换方法，对同一点在实际交通场景中的坐标和图像平面上的坐标进行相互转换；步骤四、提取交通流参数。优点：在原始ST‑MRF算法的基础上，结合车辆模式识别技术，以解决车辆在行驶中的遮挡问题，从而提高车辆跟踪精度，获得准确的交通流参数。

本发明公开了一种基于模式识别与ST‑MRF相结合的交通流参数提取方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一、通过模式识别技术分割遮挡严重的单个车辆区域，识别被遮挡车辆的边缘间隙以及边界信息；步骤二、通过ST‑MRF中的能量函数分配标号进行提炼及优化处理，结合模式识别技术融合不完整的分割部分，得到车辆跟踪算法；步骤三、基于摄像机标定的坐标转换方法，对同一点在实际交通场景中的坐标和图像平面上的坐标进行相互转换；步骤四、提取交通流参数。优点：在原始ST‑MRF算法的基础上，结合车辆模式识别技术，以解决车辆在行驶中的遮挡问题，从而提高车辆跟踪精度，获得准确的交通流参数。