智能交通系统中基于背景差分的车辆检测与跟踪

本文主要探讨了基于视频监控的车辆轨迹分析技术，通过高斯背景建模、背景差分法以及粒子滤波实现车辆检测和跟踪，旨在优化交通管理系统，减轻人工负担，实现实时的违章处理。 在车辆轨迹分析中，首先使用OpenCV库中的高斯背景建模方法创建背景模型。`cvCreateGaussianBGModel`函数用于初始化背景模型，它接受图像`pFrame`作为输入，无论该图像为单通道还是多通道。之后，使用`cvUpdateBGStatModel`不断更新高斯模型，以便适应环境变化。一旦背景模型建立，通过`cvCopy`函数将背景模型复制到背景图像`pBkImg`。 背景差分是检测运动目标的关键步骤。通过`cvAbsDiff`函数计算当前帧`img`与背景图像`pBkImg`之间的绝对差值，得到的`diffImg`就是前景图像，即包含运动目标的图像。这个过程有助于突出显示图像中相对于背景移动的任何对象。 在车辆检测和跟踪的应用中，通常会进一步处理前景图像，例如使用滤波器减少噪声，然后进行二值化处理，以获得清晰的运动目标边界。形态学操作（如腐蚀和膨胀）可以去除小的噪声斑点，增强目标轮廓。最后，使用粒子滤波算法对目标进行精确跟踪，记录车辆的位置和速度信息，从而分析其行驶轨迹。 实验结果显示，这种结合高斯混合模型、背景差分和粒子滤波的方法能够有效检测和区分行驶中的车辆，通过追踪路线可识别交通违规行为。这种方法对于实现智能化交通管理，自动化违章处理具有重要意义。 关键词：粒子滤波；智能交通；移动目标检测；背景差分；高斯混合模型 济南大学毕业论文 II ABSTRACT 目前中国的交通违章处理依赖大量人力，但这种方法效率低下。为此，本文提出了一种结合混合高斯模型背景建模、背景差分法和粒子滤波的车辆检测跟踪方案。通过混合高斯模型构建背景，利用背景差分法检测运动目标，再运用粒子滤波实现精准跟踪。此方法能实时处理交通事件，减轻人工工作量，有效识别交通违规行为。关键词包括：粒子滤波；智能交通系统；运动目标检测；背景差分；混合高斯模型。