视频检测系统中的背景检测及更新算法研究

论文摘要

视频检测系统是利用图像处理技术从运动图像序列中检测、识别、跟踪车辆的技术,获取所需交通流状态信息。常用方法是基于与背景相比较的方法。故背景图像的获取及实时更新是车辆视频检测的前提。常用的背景提取算法如平均法,统计法,分块法,高斯混合模型等,对于车流量较大情况往往不能得到满意的结果。本文提出了一种将统计直方图和多帧平均法相结合的背景提取算法。算法在直方图若干个极大值中,利用多帧平均法进一步确定多个极大值中对应是背景的置信度,从中选出置信度最大的作为最终背景图像。算法在实际现场环境中进行了实验,包括车流量较小和车流量较大的情况,结果表明该算法在上述情况下都能提取出较满意的背景。证明该算法可以满足实际应用的要求。实际场景中环境是动态变化的,如灯光或太阳光产生的亮、暗变化以及由于太阳光照射角度产生的阴影位置变化等情况。需要对背景进行实时更新。本文提出了一种基于分块的背景更新方法。算法在一定时间内根据块匹配判断该块是否处于稳定状态,进而利用块的均值和方差决定此块是否处于连续的稳定状态,从而判定该块是否需要更新。算法通过现场实验,包括隧道中车流量较小的、隧道中车流量较大的、隧道出口光线变化剧烈的、隧道出口阴影位置变化等环境,结果表明在各种环境下背景更新都有较好的效果。因此实验表明该算法可以满足实际应用的要求。实验结果表明,本文算法对于实际环境下的背景提取和背景更新都有较理想的效果,可以应用于车辆视频检测。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 引言
• 1.2 车辆检测技术的国内外发展状况
• 1.2.1 国外发展状况
• 1.2.2 国内发展状况
• 1.3 本文的主要工作
• 1.4 论文的结构安排
• 第二章 基于视频的交通事件和交通参数检测系统
• 2.1 系统构成及主要功能
• 2.1.1 系统构成
• 2.1.2 系统主要功能
• 2.2 系统算法和软件模块
• 第三章 背景提取算法研究
• 3.1 几种常用的背景提取算法
• 3.1.1 多帧平均法
• 3.1.2 统计直方图法
• 3.1.3 统计中值法
• 3.1.4 分块法
• 3.1.5 混合高斯模型背景提取算法
• 3.1.6 常用背景提取算法分析比较
• 3.2 改进的背景提取算法
• 3.2.1 背景提取分析
• 3.2.2 算法描述
• 3.2.3 算法步骤和实现流程图
• 3.3 实验结果
• 3.4 本章小结
• 第四章 背景更新算法研究
• 4.1 几种常用的背景更新算法
• 4.1.1 多帧平均法
• 4.1.2 选择更新法
• 4.2 基于初始背景约束的背景更新算法
• 4.2.1 周期性背景更新方法
• 4.2.2 实时背景更新方法
• 4.3 无初始背景约束的实时背景更新算法
• 4.3.1 算法描述
• 4.3.2 算法步骤
• 4.3.3 算法流程图
• 4.4 实验结果
• 4.5 本章小结
• 结论
• 参考文献
• 致谢