车辆视频检测中自适应背景更新算法的研究与仿真实现  

Research and Simulation on Adaptive Background Update Algorithm in Video Vehicle Detection

作　　者：郭琳[1] 

机构地区：[1]中国传媒大学广播电视数字化教育部工程研究中心,北京100024

出　　处：《中国传媒大学学报（自然科学版）》2013年第2期68-73,共6页Journal of Communication University of China：Science and Technology

摘　　要：本文主要对车辆视频检测中基于高斯混合模型的自适应背景更新算法进行了研究和仿真实现,并针对图像初始化的几种方法进行了研究和仿真。混合高斯模型算法可以较好地提取多模态图像中的背景与前景,统计直方图法则能较好地提取初始背景,实现背景更新。This paper mainly researches and simulates the adaptive background update algorithm based on Gaussian Mixture Model （GMM） in video vehicle detection. Then, it researches on several methods of background initialization. According to GMM,it can be used to extract the background and foreground in multi-modal images. The statistical histogram method can extract the initial background and realize the background update perfectly.

关 键 词：车辆视频检测 自适应背景更新 混合高斯模型 多帧平均法 统计直方图法 

分 类 号：TN911.7[电子电信—通信与信息系统]