matlab 车辆识别高斯模型

车辆识别是一个热门的研究领域，目前常用的方法是基于图像与视频分析技术。高斯模型是一种常用的概率模型，能够描述连续变量的分布规律。在车辆识别领域，高斯模型被广泛应用于背景建模、目标检测和跟踪等方面。

在MATLAB中，可以使用高斯混合模型（GMM）构建车辆背景模型。GMM是一种数学模型，将多个高斯分布组合起来，以更准确地描述复杂分布的特征和结构。在车辆背景建模中，将分析视频帧的像素值，将每个像素的灰度值看作一个随机变量，并使用GMM对背景建模。

通过这种方法，我们可以得到每个像素背景模型的均值和方差，并与图像中的实际像素值进行比较。如果像素值与背景模型相差较大，则可以判断该像素有目标车辆出现。此时，我们可以采用目标检测和跟踪算法来完成车辆的识别和跟踪。

总之，高斯模型在车辆识别领域发挥着很大的作用。通过MATLAB中的高斯混合模型，可以对车辆背景建模，实现车辆自动识别与跟踪。