基于視頻圖像的交通路口背景提取方法研究.pdf

1、利用視頻圖像對背景進(jìn)行提取的方法作為一項基礎(chǔ)而關(guān)鍵的研究,在各種領(lǐng)域中發(fā)揮了重要的作用,其中一種應(yīng)用是對前景目標(biāo)進(jìn)行檢測,即對提取出的背景圖像,利用背景差方法提取與檢測相應(yīng)的前景目標(biāo)。在交通領(lǐng)域中,可利用背景差法提取交通路口場景中車輛,行人等前景運動目標(biāo)交通流信息。這些交通流信息在交通路口智能化的調(diào)度,檢測車輛違規(guī)駕駛等方面有著重要的作用。所以如何獲取一個精確的交通路口場景背景是一項重要的工作。
　　針對上述的問題,本文分析了現(xiàn)有

2、的背景提取算法如基于均值法的背景模型,像素直方圖統(tǒng)計背景模型,混合高斯背景模型等優(yōu)劣,設(shè)計了一種基于多模態(tài)直方圖與空間時間相關(guān)性分類背景更新的改進(jìn)算法對交通路口背景進(jìn)行擬合和更新,通過基于EmguCV機(jī)器視覺圖像庫的軟件平臺對采集到的視頻圖像進(jìn)行仿真來驗證算法的有效性。
　　通過實驗證明,本文采用的背景擬合方法更新算法,能夠更好的對交通路口的道路背景進(jìn)行擬合,有著很好的穩(wěn)定性,可以應(yīng)對多模式背景,運動目標(biāo)速度緩慢,運動目標(biāo)密集時造