面向交通监控的自适应背景模型

摘要

在基于视频检测车辆过程中,传统卡尔曼背景模型需要预先手动设定检测阈值进行背景更新,针对该方法不能准确界定背景更新区域以及无法满足光照突变情况所导致的更新失效等问题,本文提出了一种自适应背景模型.通过改进的大津算法获取图像背景更新的两个阈值,对该阈值限定的范围进行更新;当背景突变时采用强制性更新的方法置换失效的背景.实验结果表明,该方法满足实时性要求,有较好的背景更新效果,为提取有效的前景运动目标提供支持.