车辆检测背景模型的实现

摘要重要提示：随着智能交通技术的发展，智能交通系统中的交通检测已成为计算机视觉技术应用中的重要课题。

在智能交通领域，顺序图像中的车辆检测和跟踪起着关键作用。

车辆检测的常用方法包括基于框架的差分方法，光流方法和基于背景的差分方法。

为了解决基于背景差异的车辆检测方法容易受到交通状况影响的问题，首先建立了基于区间分布的自适应背景模型，然后使用改进的背景更新算法来选择性地更新建立的背景模型。

。

实验结果表明，该算法在交通拥堵或临时停车等复杂交通环境中具有良好的背景提取和更新效果。

与经典算法相比，车辆检测算法具有更高的实时性和准确性。

＆amp; nbsp;基于背景的差分方法可以解决基于帧间差分方法和光流方法的问题，计算简单，但是背景容易受到交通环境和光强度的影响，理想的背景不是易于获得，因此自适应环境会发生变化背景模型在移动车辆检测的准确性中起着非常重要的作用。

1算法描述算法（Algorithm）是解决问题的一系列清晰指令，算法代表了一种描述问题解决策略机制的系统方法。

换句话说，对于特定的标准输入，可以在有限的时间内获得所需的输出。

如果算法有缺陷或不适合某个问题，则该算法的实施将无法解决问题。

不同的算法可能使用不同的时间，空间或效率来完成同一任务。

可以通过空间复杂度和时间复杂度来衡量算法的优缺点。

智能交通系统是当今世界和各国交通领域研究与开发的热点。

基于背景差异的方法是一种从视频流中检测运动物体的常用方法，是当前研究的重点。

由于交通状况，天气和光线强度等因素的影响，很难获得理想的背景，尤其是在交通拥堵，车辆行驶缓慢或临时停车的情况下，背景更新率较低。

图1是车辆检测的流程图。

首先，建立基于间隔分布的快速自适应背景模型，然后使用基于ε-δ的改进的背景更新算法。

选择性地更新已建立的背景模型，并结合阈值分割和形态学运算，以实现对运动车辆的提取。

实验结果表明，本文提出的算法对复杂的交通环境（交通拥堵，很大的车辆流量，缓慢的交通流量，交通拥堵或临时停车等）具有良好的背景提取和更新效果。

与经典算法相比，实时性和准确性都得到了提高。

2自适应背景模型为了解决车辆检测精度问题，国内外学者对背景模型进行了大量研究。

参考文献[4]使用视频图像中最近N帧像素的平均值作为背景模型。

当多个移动目标或移动目标较慢时，此方法需要多个高斯混合分布，以便频繁更改像素。

为了反映背景像素的变化。

这些方法要求在建立背景模型的过程中没有行驶中的车辆，建立背景模型的时间较长，无法满足实际应用的需要。

本文提出了一种简单有效的后台模型和更新方法。

2.1建立背景模型在视频图像序列中，可以计算每个坐标点的像素值分布，并且可以将出现频率较高的像素值设置为背景中相应点的像素值。

模型。

然而，该方法在计算上是昂贵的，并且对于光和背景的逐渐变化具有较差的适应性。

定义ui（x，y）和Ci（x，y）之后，建立背景模型的详细步骤如下：（1）确定当前像素所属的间隔，并将其设置为i。

（2）计算ui（x，y）和Ci（x，y）。

（3）按从小到大的顺序对时间间隔进行排序