交通视频背景估计动态高斯混合模型  

Dynamic Gaussian Mixed Model for Traffic Image Background Estimation

作　　者：李红宝[1,2] 徐建闽[1] 林培群[1] 黄玲[1] 

机构地区：[1]华南理工大学土木与交通学院,广州510640 [2]广州市中心区交通项目领导小组办公室,广州510030

出　　处：《交通信息与安全》2009年第4期35-38,共4页Journal of Transport Information and Safety

基　　金：国家自然科学基金资助项目(批准号:50878088);广州市科技攻关重点项目(批准号:2007Z2-D3111)资助

摘　　要：为适应交通环境多变情况下实时交通信息动态采集的要求,提出了1种基于单高斯分布假设、图像分块处理、利用帧差法进行样本选取的动态混合模型对交通信息的图像背景进行快速估计,并在实际道路环境下对多种方法进行实验比较,证明该模型有效地削弱了运动物体和噪声对于背景估计的影响,具有较好的正确性和有效性。For real-time traffic information collection in changing environments, a hybrid model was proposed based on single Gaussian estimation hypothesis,image separation and frame-difference method for fast background estimation. Moreover, some comparative experiments were conducted on different background estimation methods under real traffic situations. The results prove that the proposed model can effectively reduce the impacts of moving objects and noise on background estimation with quite high correctness and effectiveness.

关 键 词：智能交通系统 动态交通信息采集 图像处理 背景估计 高斯分布 

分 类 号：U491[交通运输工程—交通运输规划与管理]