改进的视频车辆背景差分检测

摘要：

实时交通信息检测在智能交通系统中起着重要的作用，视频车辆检测是交通信息检测的一种重要手段。背景差分算法因其灵活性和准确性，成为基于视频的运动目标实时检测的一种常用方法，传统背景差分算法仅仅强调对二维图像的处理，尤其强调对图像分割和目标跟踪。该文对传统背景差分算法进行了改进，提出一种基于虚拟线框的车辆视频检测算法。该算法核心思想通过在每个车道设置两个虚拟线框来检测交通流参数，虚拟线框的输出信号源于背景差分。该方法只需对虚拟线框内的图像区域进行处理，从而并且避开了在视频图像中进行复杂的车辆特征提取与跟踪，减少了运算量，降低了运算负荷。经测试算法的处理速度为25帧/秒，车辆识别精度约为88%。

关键词：视频车辆检测、背景差分、虚拟线框

分类号：TP18(自动化基础理论)

在线出版日期：2015-11-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：144-146