基于概率算法自适应更新背景的运动车辆检测.pdf

《基于概率算法自适应更新背景的运动车辆检测.pdf》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。

1、ComputerEngineeringandApplications计算机工程与应用基于概率算法自适应更新背景的运动车辆检测娄路LOULu重庆交通大学信息科学与工程学院，重庆400074CollegeofInformationScienceandEngineering，ChongqingJiaotongUniversity,Chongqing400074，ChinaLOULu．Adaptivereal—timevehicledetectionbasedonBayesianrulebackgroundmodel．Comp

2、uterEngi—neeringandApplications，2012，48(25)：243-248．Abstract：Efficientdetectingandtrackingofvehiclesisveryimportantforcollectingtrafficflowinformationinintelligenttransportationsystems．Visualbasedmotionanalysisofvehiclesisanactiveresearchtopicoftrafficflowestima

3、tionwhichinvolvesdetecting，trackingandrecognizingfromthesurveillanceimagesequencesorvideos．Effi—cientandrobustvehicledetectingandtrackingundertherealcomplexroadsceneisstillachallengetask．Thispaperpresentsanefficienttrafficflowdetectionmethodwhichfirstlyextractsf

4、oregroundimageusingBayesianclassifica—tionalgorithm，andthendetectsvehicleobjectwithbackgroundsubtraction．Themethodfeatureslowcomputationalload，thusmeetsthereal—timerequirementsinmanypracticalapplications．Itteststhismethodwithverylow／highqualitytrafficsurveillanc

5、evideosandgetshighdetectionaccuracies．Keywords：trafficflowdetection；backgrounddetecting；Bayesianclassificationalgorithm；vehicledetectingandtracking摘要：交通流量检测是智能交通系统中的一个重要研究方向和热点问题，基于视频的车辆检测是交通流量采集分析的核心技术，它为交通流量参数的实时获取提供了可能。为实现在复杂交通视频场景中实时准确检测各类的运动车辆，在研究传统背景差分算法的缺

6、点的工作基础上，提出一个自适应的贝叶斯概率背景检测算法，进而完成了较准确的运动车辆分类检测。实验结果表明该方法具有高效实时的特点，能够较准确地实现复杂交通路面的背景提取和运动车辆的检测，具有良好的鲁棒性。关键词：交通流量采集；背景提取；贝叶斯算法；运动车辆检测与跟踪文章编号：1002—8331(2012)25．0243．06文献标识码：A中图分类号：TP277交通堵塞已经成为当前城市交通的一大难题，国内外相关领域的专家学者投身到交通工程研究中，以寻求更好的城市交通拥挤预测、交通流疏导方案，来解决现在所面对的城市交通堵塞

7、和交通事故频发的问题。近年来，随着现代计算机、通信和电子技术的发展，城市交通智能控制、监测管理技术手段得到了极大的提升，交通流控制已经由先前的手动控制系统转变为全自动控制系统。同时，交通流量采集技术的应用也为提高城市交通流的控制精度以及对交通控制信号的科学配时，提高整个城市交通系统的运行效率，起到了关键性的作用。交通流量参数的采集是交通控制与诱导的基础，交通流参数主要包括运动车辆的流量、密度和速度等。目前的检测方法主要有地感线圈检测、微波检测、红外线检测以及视频检测。基于视频的检测是一种非接触式的检测方法，具有安装简单

8、，不破坏路面，检测距离远，精度高等特点，在交通监控领域得到了广泛的应用。基金项目：国家自然科学基金(No．61004118)；重庆市自然科学基金(No-cstc2011jjA40030)。作者简介：娄路(1969一)，男，讲师，研究领域：智能交通，机器视觉，车载无线通信。E—mail：cloudlou@163．com收稿日期：20