探析视频检测系统中的背景检测及更新算法研究

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1、分类号：U4910710．06241220YIIIIIl／11r4H5Irllzllllfll71FIIl3llllll3llllll3lIr14l涟步犬海硕士学位论文视频检测系统中的背景检测及更新算法研究导师姓名职称申请学位级别论文提交日期学位授予单位苏书杰宋焕生教授答辩委员会主席学位论文评阅人赵祥模教授陈文艺教授孙朝云教授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

2、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

3、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。关键词：智能交通系统、图像处理、运动目标检测、背景提取、背景更新AbstractVideodetectio

4、nsystemisatechnologywhichisusingimageprocessingtechnologydetect，identify,trackvehicleinimagesequencesandgainthetrafficflowinformation．Commonmethodsarebasedoncomparisonwiththebackground．Sobackgroundestimationandreal—timevideodetectionofvehicleareveryimportant．Commonalgorithms

5、forbackgroundestimationsuchasaverage，statistics，blockandgaussianmixturemodel，etc．Forbiggertrafficflowoftencan’tgainasatisfactoryresult．Thispaperproposeanalgorithmofbackgroundestimationwhichiscombingstatistichistogramandaveragemethod．Thealgorithmfirstlyfindseveralmaximafromth

6、ehistogram，andusingtheaveragemethodtodeterminethebelievedegreeoftheseveralmaxima，andthenselectthehigllestbelievedegreeasbackground．Throughlotsofexperiments，includingthelighterandbiggertrafficflowconditions．Theresultsindicatethatthisalgorithmcallgainsatisfactorybackgroundinth

7、eseconditions．Theproofcanbeappliedintherealtime．Actually,theenvironmentisthedynamicchanges，suchaslight，thesunlightchangesandshadowareachanges．Intheseconditionsitneedforreal·timebackgroundupdating．Thispaperproposeamethodofbackgroundupdatingbasedonblock．Algorithmaccordingtojud

8、gewhethertheblockmatchinginstableconditioninacertainperiod，thenUSeblockmean