自适应背景更新的视频车辆检测

一种改进的基于背景差算法的运动车辆检测方法
范雯杰;张黎
【期刊名称】《成都信息工程学院学报》
【年(卷),期】2010(025)004
【摘要】针对背景固定的交通监控视频中的运动车辆检测问题,提出了一种改进的基于背景差算法的运动目标检测方法.该方法改进了混合高斯模型,对图像进行了平滑滤波预处理,并利用形态学滤波方法对二值化的前景图像进行后处理.该方法提高了背景模型的环境适应能力,能够很好地适应背景改变和光照等变化.同时,也改善了视觉效果,使前景检测误差值降低了14%,可为后续交通参数的提取提供更为精确可靠的图像数据信息.
【总页数】6页(P355-360)
【作者】范雯杰;张黎
【作者单位】成都信息工程学院电子工程学院,四川,成都,610225;东北大学信息科学与工程学院,辽宁,沈阳,110819
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.4
【相关文献】
1.一种基于能量差比较算法的差分运动检测方法的改进 [J], 刘袁缘;严国萍;潘晴;熊弘毅
2.一种改进的基于背景差分的运动目标检测方法 [J], 万盼盼;张轶
3.一种改进的基于背景差分的运动目标检测方法 [J], 方昀;宁晓青
4.一种改进的帧间差分与背景差分融合的运动车辆检测方法 [J], 孟浩磊;刘志成;伍仲黎;胡杰
5.一种基于改进ViBe算法的运动目标检测方法 [J], 郭志涛;曹小青;厉成元;于洪泽;王卿粹
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车辆视频检测原理
车辆视频检测是指利用视频处理技术对道路上行驶的车辆进行实时监测和识别的技术方法。

其原理可以概括为以下几个步骤：
1. 视频采集：通过摄像机或监控摄像头对道路上的车辆进行实时录制。

视频采集需要具备较高的分辨率和帧率，以获取清晰且连续的图像。

2. 图像预处理：对视频图像进行预处理，包括去噪、图像增强、图像对比度调整等。

预处理可以提高图像质量，减少噪声干扰，使后续处理更加准确和稳定。

3. 目标检测：利用计算机视觉算法对预处理后的图像进行目标检测。

目标检测算法通常使用特征提取和分类器训练的方法，通过提取图像中的边界、纹理、颜色等特征，并使用分类器判断是否为车辆。

4. 目标跟踪：对检测到的车辆进行跟踪，以实现对其运动轨迹的实时追踪和分析。

跟踪算法一般基于目标的位置、速度和运动方向等信息，通过连续帧之间的匹配和预测，实现目标的跟踪。

5. 车辆识别：对跟踪到的车辆进行识别和分类，通常使用机器学习工具和模型来进行车辆特征提取和识别。

识别可以根据车辆的品牌、车型、颜色等特征进行分类和识别，并获取更详细的车辆信息。

6. 数据分析和应用：对检测到的车辆信息进行分析和处理，可以用于实时车流监测、拥堵预警、交通态势分析等应用。

同时，也可以将车辆信息与其他数据进行关联，如车牌识别、人脸识别等，用于实现更全面的交通安全管理和智能交通系统。

第１５卷　第３２期　２０１５年１１月１６７１—１８１５（２０１５）３２－０１６８－０７　科　学　技　术　与　工　程ＳｃｉｅｎｃｅＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙａｎｄＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ　Ｖｏｌ畅１５　Ｎｏ畅３２　Ｎｏｖ畅２０１５憋　２０１５　Ｓｃｉ畅Ｔｅｃｈ畅Ｅｎｇｒｇ畅通信技术公路视频中实时车流密度检测算法王燕玲１　李广伦２　丁玉连１　林　晓１（洛阳师范学院信息技术学院１，洛阳４７１０２２；洛阳理工学院电气工程与自动化系２，洛阳４７１０１３）摘　要　公路上固定相机拍摄的视频中背景难以自动更新、运动目标难以快速准确识别和车流密度难以快速获得的问题，提出了一种车流密度实时检测算法。

首先，将统计直方图法和多帧平均法相结合，提出固定窗口背景自动更新算法来获得视频的背景图像；其次，使用背景差分法获得前景区域、前景掩码和背景区域；第三，使用腐蚀和膨胀的方法去除微小区域，以及将较大区域内部的空白点进行填充；第四，提出使用行扫描标记算法获得运动目标的最大矩轮廓，并消除运动目标的部分阴影；最后，根据设定阈值过滤掉微小目标，统计瞬时车流量，并根据预设值计算车流密度。

该系统使用ＶｉｓｕａｌＳｔｕｄｉｏ２０１０和ＯｐｅｎＣＶ实现，实时效果良好。

关键词　固定窗口统计算法 行扫描标记算法 矩轮廓 瞬时车流量 车流密度中图法分类号　ＴＮ９４１畅１； 文献标志码　Ａ２０１５年７月２日收到国家自然科学基金项目（Ｕ１３０４６１６）、河南省科技攻关计划项目（２０１０Ｂ５２００１９）资助第一作者简介：王燕玲（１９７６—），女，硕士，讲师，ＣＣＦ会员（Ｅ２０００２６５９８Ｍ）。

研究方向：图像处理、模式识别。

Ｅ－ｍａｉｌ：ｌｉｎｇ＿ｓｃｕ＠１６３．ｃｏｍ。

交通监控技术［１—１０］在事件检测、交通管理和时间估计中起着至关重要的作用。

目前，交通监控系统分为两类：基于感应环探测器［１—３］和基于视频［４—１０］。

基于感应环探测器应用比较成熟，但是需要破坏路面；基于视频的交通监控系统具有响应速度较快、易于安装、方便维护和监视范围比较广等优点。

opencv mog2 原理OpenCV MOG2（Mixture of Gaussians）是一种常用的背景建模算法，用于视频中的移动目标检测。

MOG2算法基于高斯混合模型，能够自动学习和更新背景模型，从而准确地提取前景目标。

本文将介绍MOG2算法的原理和应用。

一、背景建模算法介绍背景建模是计算机视觉中的一项重要任务，广泛应用于视频监控、智能交通等领域。

其主要目的是从视频中提取出静态背景，以便于后续的目标检测和跟踪。

MOG2算法是背景建模算法中的一种，相比于传统的MOG算法，它具有更好的适应性和鲁棒性。

二、MOG2算法原理MOG2算法使用高斯混合模型来对每个像素的颜色进行建模，即假设每个像素的颜色值来自于多个高斯分布的混合。

通过学习像素颜色的分布，MOG2算法能够自动地建立起背景模型，并根据新的观测数据进行模型的更新。

MOG2算法的具体步骤如下：1. 初始化背景模型：对于每个像素，初始化一个包含K个高斯分布的混合模型，其中K是一个预先设定的常数。

2. 前景检测：对于每一帧输入图像，计算每个像素与其对应的背景模型之间的匹配度。

如果像素的颜色与背景模型的某个高斯分布的匹配度低于一个阈值，那么该像素被认为是前景。

3. 模型更新：对于被认为是前景的像素，更新其对应的高斯分布的参数；对于被认为是背景的像素，不进行更新。

通过这种方式，MOG2算法能够自动地适应场景变化，减少误检率。

4. 背景更新：定期对背景模型进行更新，以适应长时间运行中的光照变化和场景变化。

三、MOG2算法的优点MOG2算法相比于传统的背景建模算法具有以下优点：1. 自适应性：MOG2算法能够自动地学习和适应场景的变化，减少了手动调参的工作量。

2. 鲁棒性：MOG2算法能够处理光照变化、动态背景等复杂场景，具有更好的鲁棒性。

3. 低延迟：MOG2算法使用了基于高斯分布的建模方法，计算效率高，能够实时处理视频流。

四、MOG2算法的应用MOG2算法在视频监控、智能交通等领域得到了广泛的应用。

403 Forbidden视频检测技术[1]作为智能交通管理系统的核心，已成为一个热门的研究领域。

视频检测技术通过对视频图像的检测与识别，可以对道路交通流、路况等实时监控，提取车流量信息（车流量、车速等），实现对道路车辆状况的智能化监控。

常用的基于视频的运动目标提取[2]算法有：灰度等级法、帧间差分法、背景差分法等等。

背景差分法由于具有算法简单、计算量小和不容易产生空洞等优点，在视频检测技术中得到广泛应用。

背景差分法是一种最为简单和有效提取运动前景的方法，完全克服帧间差分法的缺点，故提背景提取算法以及背景更新策略是该算法的核心内容。

在传统背景重构算法中，基于统计的灰度归类算法[3]由于实现简单得到较为广泛的应用。

但是其算法复杂度随着训练帧数和帧分辨率的增加呈线性增长，这在实时交通视频处理中不能得到较为广泛的应用。

由于灰度归类算法对像素点采用一视同仁的方式处理，这在计算上造成了极大的冗余。

于此，本文提出快速自适应灰度归类算法以降低灰度归类算法的复杂度。

1快速自适应灰度归类算法1.1背景重构算法本文根据如下准则重定义前景像素点和背景像素点：在视频图像序列中，所有出现过运动前景的像素点称为前景像素点F（x，y）、未出现过运动前景的像素点称为背景像素点B（x，y），x，y为像素点的横纵坐标，k 为样本序列的第k帧。

本文借鉴帧间差分法的思想，它是基于背景像素点的灰度值和位置都不变这一原则来检测前景运动目标的，通过对不同时刻的2幅图像进行差分运算得到差分图像。

在实际计算过程中，差分是指将两帧相邻目标图像逐点相减，形成差分图。

帧间差分法能够大致估计存在于两帧图像中的前景像素点，但它利用相关性极强的相邻帧序列进行检测，运动前景在相邻两帧的位置相距较近，帧差图像中容易产生孔洞，导致将前景像素点F（x，y），误判为背景像素点B（x，y），导致提取的背景参考帧中含有运动前景。

综上所述，本文提出快速自适应灰度归类算法重构背景，基本思想是在视频序列中选取相距较远的两帧差分将图像像素分为F（x，y）、B（x，y）,然后保留B（x，y），对前景像素点F（x，y）进行统计分析，得出背景像素点灰度值。

基于视频的城市道路车辆自动检测与跟踪的开题报告一、研究背景及意义城市交通问题已逐渐成为人们关注的话题，而道路交通中的车辆数量和车辆行驶情况的掌握是城市规划、道路管理、交通运输等领域的核心，对于交通安全的保障、道路拥堵检测、交通统计以及城市人口流动等方面的研究都有极大的意义。

基于现有的技术手段，本研究将通过视频图像识别和智能跟踪对城市道路车辆进行自动检测，并记录相关的车辆信息，如车型、车速、车道等信息，以实现对城市车流量及城市交通状态的检测与监管。

二、研究内容1.视频图像识别技术本研究将应用视频图像识别技术，对道路车流图像进行分析，通过图像处理和分析技术，提取出车辆的特征点和特征形状，以达到识别车辆的目的。

2.智能跟踪技术本研究将应用智能跟踪技术，将所识别的车辆在视频帧中跟踪，并对其速度、行驶轨迹等信息记录，以实现对道路车辆的全面监管。

3.车辆信息库建立本研究将对所监控的车辆进行信息记录，并建立车辆信息库。

通过分析车辆信息库，可以了解城市中车辆的分布、车流量变化以及道路的拥堵情况，并为道路信息的更新、改造以及城市交通管理提供数据支撑。

三、研究方案本研究将采用数据采集、算法研究、系统开发等方法，通过实现视频图像识别技术和智能跟踪技术，以及建立车辆信息库，实现全面的城市道路车辆管理。

1.数据采集本研究将通过指定道路道口、红绿灯等地点，采集城市道路车流图像数据，以便后续对道路车辆进行分析与监管。

2.算法研究对采集的图像数据进行图像处理和分析，提取车辆的特征点和特征形状，并实现对车辆的自动识别和跟踪。

3.系统开发基于以上算法和方法，本研究将开展系统的开发工作，包括车辆自动检测和跟踪的软件开发以及车辆信息库的建立等。

四、预期成果预期成果包括：1.基于视频的城市道路车辆自动检测和跟踪系统软件开发，实现路面车辆自动监控。

2.车辆信息库建立，实现城市道路车流量数据的获取、分析和管理。

3.采集的数据进行统计，分析城市交通情况，提出相关政策建议。