视频分析在交通控制中的应用
智能交通系统中的视频分析与处理技术
智能交通系统中的视频分析与处理技术一、引言智能交通系统（ITS）是运用现代科技手段，结合计算机、通信和传感技术，对交通方式、交通流量和交通环境等进行监控、预测和控制的交通管理系统。
其中，视频分析与处理技术作为ITS 中的重要组成部分，具有重要的应用价值和广阔的发展前景。
本文将通过对智能交通系统中的视频分析与处理技术进行深入探讨，以期加深对该领域的理解和应用。
二、视频分析技术的基础1. 图像采集与预处理智能交通系统通过摄像头等设备采集道路交通视频图像，并对图像进行预处理，如去噪、增强等。
这一步骤的目的是为后续的分析与处理提供清晰的图像基础。
2. 视频目标检测与跟踪视频目标检测与跟踪是智能交通系统中的核心环节之一，它主要通过检测和跟踪图像中的交通目标，如车辆、行人等。
目前常用的目标检测与跟踪算法包括背景建模、移动目标检测与跟踪、行人检测与跟踪等。
三、视频分析技术的应用1. 交通流量监测与预测通过对视频图像进行分析和处理，智能交通系统可以实时监测道路上的交通流量，并利用历史数据和模型预测未来的交通流量状况。
这对交通管理部门来说具有重要的意义，可以帮助他们做出科学的决策，优化交通流动效率。
2. 交通事故检测与预警智能交通系统能够通过视频分析技术实现对交通事故的快速检测与预警。
通过对视频图像中的交通目标的行为进行分析和建模，系统可以实时发现异常行为，并通过联网设备发送警报，及时通知交通管理人员和相关部门。
这种方式大大提高了交通事故的检测与处理效率，有助于减少交通事故的发生。
3. 交通违法行为监测与处理交通违法行为的监测与处理一直是交通管理部门的重要任务。
智能交通系统通过视频分析技术可以自动检测和识别交通违法行为，如闯红灯、逆行、超速等。
一旦发现交通违法现象，系统可以自动拍摄证据图像，并通过联网设备将证据发送给相关部门，实现快速处理。
四、视频分析技术的挑战与改进虽然视频分析技术在智能交通系统中具有广泛的应用前景，但也面临着许多挑战。
智能交通中的实时视频监控分析与事件检测
智能交通中的实时视频监控分析与事件检测随着城市交通日益繁忙，对实时交通监控和安全事件检测的需求也越来越高。
智能交通系统通过使用实时视频监控分析与事件检测技术，可以为交通管理者提供重要的决策支持和实时反馈。
本文将探讨智能交通中实时视频监控分析与事件检测的应用和技术。
实时视频监控是智能交通系统的核心组成部分。
通过安装摄像头在交通路口或者重要区域，交通管理者可以获取实时的交通数据和视频画面。
这些视频数据可以通过计算机视觉和图像处理技术进行分析，以提取有价值的交通信息和事件检测。
首先，实时视频监控分析可以帮助交通管理者进行交通流量统计和分析。
通过对视频中的车辆进行实时检测和跟踪，可以精确计算路口或者道路上的车辆数量和速度。
交通管理者可以根据这些数据来优化交通信号灯控制，减少拥堵和交通事故的发生，提高交通效率。
其次，实时视频监控分析还可以用于交通事故检测和预防。
通过分析视频画面中的车辆行为和道路状况，智能交通系统可以及时发现异常行为和潜在的交通事故风险。
例如，当有车辆发生违规行为或者发生交通事故时，系统可以自动发出报警并通知相关人员，以便及时处理和救援。
另外，实时视频监控分析还可以用于交通违法行为的监测和处罚。
通过识别视频画面中的交通标志和道路标线，智能交通系统可以判断车辆是否违反交通规则。
当车辆违法行为被检测到时，系统可以自动生成相应的罚单并邮寄给车主，提高交通违法的查处效率。
除了实时视频监控分析，智能交通系统还可以利用视频内容分析技术进行事件检测。
视频内容分析可以通过检测和识别视频画面中的特定事件或者目标物体来提供实用的信息。
例如，可以使用目标检测算法来检测视频中的行人、车辆或者其他交通参与者。
这些检测结果可以用于智能交通系统的事件检测和跟踪。
通过实时视频监控和事件检测，智能交通系统可以提供准确的交通信息和实时的事件报警。
这对于交通管理者来说是非常宝贵的，可以帮助他们更好地掌握交通状态和采取相应的措施。
视频结构化技术在交通领域的大数据应用研究
视频结构化技术在交通领域的大数据应用研究随着信息技术的不断发展和进步，大数据技术在各行各业都得到了广泛的应用，其中交通领域也不例外。
交通领域的大数据应用可以帮助我们更好地理解城市交通运行的规律和特点，提升交通管理的水平和效率。
视频结构化技术作为大数据技术的一种重要应用手段，在交通领域也发挥着重要的作用。
本文将探讨视频结构化技术在交通领域的大数据应用研究。
一、视频结构化技术概述视频结构化技术是一种将视频内容进行分析和处理，提取出其中的有用信息并转化为结构化数据的技术。
通过视频结构化技术，我们可以对视频进行内容识别、目标检测、场景分析等操作，从而将视频转化为可供计算机处理的数据。
视频结构化技术可以应用于各个领域，如安防监控、智能交通、智能家居等，其中在交通领域的应用尤为广泛。
1.交通监控与管理视频结构化技术可以帮助交通管理部门实现对交通情况的实时监控和管理。
通过对道路交通摄像头拍摄的视频进行分析，可以实时监测道路的交通流量、拥堵情况、交通事故等信息，并及时做出相应的调度和处置。
这对于提升交通管理的效率和水平具有重要意义。
3.交通数据分析视频结构化技术可以将交通摄像头拍摄的视频内容转化为结构化数据，便于后续的数据分析和挖掘。
通过对交通视频数据的分析，可以了解城市交通运行的规律和特点，如交通高峰时段、交通拥堵节点、交通事故多发地点等信息，为交通管理部门制定合理的交通管理方案提供重要参考。
三、视频结构化技术在交通领域的应用案例1.城市交通智能监控系统某市交通管理部门利用视频结构化技术搭建了城市交通智能监控系统。
该系统通过对城市各个交通要道的视频进行实时分析和处理，可以监测和识别道路上的交通违法行为和交通事故情况，帮助交通管理部门及时处理交通异常事件，确保城市交通的安全和畅通。
1.深度学习技术的应用随着深度学习技术的不断发展，视频结构化技术也得到了进一步的提升。
将深度学习技术应用于视频结构化处理过程中，可以更准确地进行车辆识别、行人检测、交通事故识别等任务，提升视频结构化技术在交通领域的应用效果。
监控系统的视频分析技术解析
监控系统的视频分析技术解析随着科技的不断发展，监控系统在各个领域的应用越来越广泛。
而监控系统的视频分析技术作为其中的重要组成部分，更是发挥着至关重要的作用。
本文将对监控系统的视频分析技术进行深入解析，探讨其原理、应用以及未来发展趋势。
一、视频分析技术的原理视频分析技术是指通过对监控摄像头拍摄到的视频进行处理和分析，提取出其中的有用信息，实现对监控场景的智能感知和分析。
其原理主要包括以下几个方面：1. 图像处理：视频分析技术首先会对监控摄像头拍摄到的视频图像进行预处理，包括去噪、增强、边缘检测等操作，以提高后续分析的准确性和效率。
2. 物体检测：通过目标检测算法，视频分析技术可以识别监控画面中的各种物体，如人、车、动物等，从而实现对监控场景的实时监测和分析。
3. 运动跟踪：视频分析技术可以对监控画面中的运动目标进行跟踪，分析其运动轨迹和行为特征，从而实现对异常行为的检测和预警。
4. 行为识别：通过深度学习等技术，视频分析技术可以识别监控画面中的各种行为，如闯入、打架、交通违法等，为安防管理提供重要参考。
5. 数据分析：视频分析技术还可以对监控数据进行统计分析，生成报表和图表，为决策提供科学依据。
二、视频分析技术的应用视频分析技术在各个领域都有着广泛的应用，主要包括以下几个方面：1. 公共安全：视频分析技术可以用于城市安防监控、交通管理、火灾预警等领域，提高公共安全水平，减少事故和犯罪事件的发生。
2. 工业生产：视频分析技术可以用于工厂生产线的监控和质量检测，实现对生产过程的实时监控和管理，提高生产效率和产品质量。
3. 商业零售：视频分析技术可以用于商场、超市等场所的人流统计、商品陈列监控等，为商家提供精准的营销决策支持。
4. 智能交通：视频分析技术可以用于交通信号控制、车辆违章检测、智能停车管理等，优化城市交通流量，提高交通运行效率。
5. 医疗卫生：视频分析技术可以用于医院病房的监控和护理，实现对患者的实时监测和关怀，提高医疗服务质量。
智能视频分析系统(二)
引言概述：智能视频分析系统是一种通过计算机视觉和技术对视频进行实时分析和处理的系统。
本文将深入探讨智能视频分析系统在实际应用中的各个方面。
我们将介绍智能视频分析系统的工作原理和基本功能。
接下来，我们将详细讨论该系统在安防监控、智能交通、智慧城市、工业生产和医疗健康等领域的应用。
在每个大点下，我们将进一步详细解释系统在该领域中的优势和具体应用场景。
我们将总结本文的主要内容，并展望智能视频分析系统未来的发展。
正文内容：一、智能视频分析系统的工作原理和基本功能智能视频分析系统通过将计算机视觉和技术相结合，对视频进行实时分析和处理。
该系统主要包括下列基本功能：1.视频采集和传输：系统通过摄像头或其他视频采集设备，获取视频信号，并将其传输给后续处理模块。
2.视频处理和特征提取：系统会对传输过来的视频信号进行预处理，例如去噪、图像增强等操作，然后利用计算机视觉算法提取视频中的特征信息。
3.目标检测和跟踪：系统会对视频中的目标进行检测和跟踪，例如人脸、车辆、行人等。
通过目标检测和跟踪，系统能够实时分析视频中的目标数量、位置、速度等信息。
4.行为识别和分析：系统通过机器学习和深度学习算法，对视频中的目标行为进行识别和分析。
例如，系统可以识别出异常行为、进入禁止区域的行为等。
5.数据存储和管理：系统会将分析得到的数据进行存储和管理，以便后续查询和分析。
二、智能视频分析系统在安防监控领域的应用1.实时监测和预警：智能视频分析系统可以对监控区域进行实时监测，发现异常情况并及时报警，例如入侵、火灾、盗窃等。
2.人脸识别和身份验证：系统可以通过人脸识别算法，对人员进行身份验证，实现安全准入控制。
3.抓拍和追踪：系统可以自动抓拍监控区域中的可疑人员或车辆，并进行追踪和记录。
4.数据分析和报表：系统可以对安防监控数据进行分析和统计，报表，为安防决策提供参考依据。
5.智能调度和资源优化：系统可以根据监控区域的实际情况，优化资源调度，提高安防效率。
视频分析在智慧地铁中的应用
2021年3月专题综述233视频分析在智慧地铁中的应用瞿召华（上海华信长安网络科技有限公司，上海200437）【摘要】近年来,为解决部分地铁线路客流量激增、乘客异常倒地等问题遥本文以地铁视频分析技术为例，对视频分析技术进行研究，提出有关这些安全问题的解决措施，增强地铁交通视频分析技术的应用，为视频分析的技术人员提供参考遥【关键词】智慧地铁;地铁监控；视频分析【中图分类号】TN948.6【文献标识码】A【文章编号】1006-4222（2021）03-0233-021视频监视系统的应用现状和智慧地铁需求分析1.1地铁视频监视系统的应用现状视频监视系统作为地铁运营网络的重要组成部分，通过前端摄像机将地铁站场各区域的图像回传至车控室、控制中心等。
视频监视系统可为地铁司机等工作人员提供交通运行、防灾救灾、旅客疏导及社会治安和安全等方面的视觉信息，降低地铁交通工作人员以及管理人员的工作强度，提高岗位中的工作人员的工作效率。
同时，将运营图像纳入公安视频监控系统中，使“民警的眼睛”延伸至地铁的各个角落，有效控制各类社会治安事件的发生。
然而，地铁视频监视系统数以千计的前端摄像机，以及海量的存储视频，很难有效进行主动性的防范、预警。
更多的只是在事件发生后，为事件调查分析提供相关音视频举证。
因缺乏对视频的智能分析，事后举证只是根据大致时间段进行人工查找，消耗大量的人力物力。
1.2智慧地铁需求分析通过有效利用既有地铁视频监视网络图像，对各路视频数据进行不间断实时监视和分析，让系统自动替代人眼分析出重要的信息数据，做到主动报警，第一时间通知运营管理人员该关注的视频信息，减少异常事件发生带来的危害,提高运营效率，实现地铁运营管理智慧化转型。
视频智能分析主要是通过计算机的图像分析视觉的技术，对图片或视频进行检测、分类、识别，通过不断的AI学习，提高视频分析准确率，并通过地铁综合监控平台进行相应的联动。
根据地铁运营业务需要，视频分析技术通常在地铁的出入口、通道、站厅、站台等地方需要大幅的运用，地铁的这些地方都是地铁人流汇集的地方，事故发生的高频地点。
城市智能交通系统中视频图像分析与车辆识别
城市智能交通系统中视频图像分析与车辆识别近年来，城市交通拥堵问题日益严重，给人们的生活和工作带来了许多不便。
为解决这一问题，智能交通系统应运而生，其中视频图像分析与车辆识别技术成为智能交通系统中不可或缺的重要组成部分。
本文将重点介绍城市智能交通系统中的视频图像分析与车辆识别技术的应用和发展。
城市智能交通系统中的视频图像分析技术是一种通过计算机视觉、模式识别等技术对交通摄像头拍摄的视频图像进行处理和分析的方法。
通过对视频图像中的车辆进行检测、跟踪和行为分析，可以实现对交通流量、拥堵情况、交通事故等信息的实时获取和处理。
视频图像分析技术的发展，极大地提高了城市交通管理的效率和准确性。
在城市智能交通系统中，车辆识别是视频图像分析的一个重要应用领域。
通过对车辆的特征进行提取和比对，可以实现对车辆的自动识别和分类。
车辆识别技术不仅可以用于交通违法行为的监测和处理，还可以对车辆进行实时道路定位和导航，为交通管理部门提供重要的参考数据。
视频图像分析与车辆识别技术在城市智能交通系统中具有以下几个重要的应用方向。
首先，视频图像分析与车辆识别技术可以用于交通流量统计和预测。
通过对视频图像中车流量的分析，可以得到道路上车辆的数量和流动情况，进而预测交通拥堵的可能性和程度。
这对于交通管理部门来说是非常重要的，可以根据交通流量情况合理安排交通信号灯的配时，减少交通拥堵。
其次，视频图像分析与车辆识别技术可以用于交通事故的监测和处理。
通过对视频图像中车辆行驶轨迹的分析，可以实时监测交通事故的发生和位置，并及时向交警部门报警。
在交通事故发生后，可以通过对视频图像的回放和分析，还原事故过程，判断责任和原因，为交通事故的处理提供重要的证据。
另外，视频图像分析与车辆识别技术还可以用于交通违法监测和处理。
通过对视频图像中的车辆行为进行分析，可以实时监测和记录交通违法行为，例如闯红灯、超速行驶等。
交通违法行为的监测和处理不仅可以提高交通管理的效率，还可以提高驾驶员的遵守交通法规的意识，从而减少交通事故的发生。
地面视频采集系统在道路交通安全管理中的应用
地面视频采集系统在道路交通安全管理中的应用地面视频采集系统是一种重要的技术工具，能够广泛应用于道路交通安全管理中。
该系统利用摄像机、图像处理技术以及数据存储与分析系统，对道路交通情况进行实时采集、监控和分析，从而提供有效的交通管理手段。
本文将探讨地面视频采集系统在道路交通安全管理中的应用，并分析其带来的效益与挑战。
首先，地面视频采集系统在道路交通安全管理中的应用可大大提升交通监控和控制的效率。
传统的交通监控主要依靠人工巡逻和监控站点，效率低下且容易受限于人为因素。
然而，地面视频采集系统可以实时、全天候地监控道路交通情况，并自动检测交通违法行为、事故等异常情况，对违法行为进行录像和采集证据。
这样，交通管理部门可以更加迅速地对交通违法行为进行处罚，并有效提高道路交通的安全性。
其次，地面视频采集系统还可以辅助交通规划与设计。
通过分析交通摄像头所采集到的交通数据，可以获得道路通行流量、交通状况等信息，为交通规划与设计提供科学依据。
交通管理部门可以根据采集到的数据调整道路布局、交通信号灯设置等，优化道路资源配置，提高交通的流畅性和效率。
此外，地面视频采集系统还可以用于交通事故调查与处理。
交通事故经常发生，尤其是交通违法行为引发的事故。
地面视频采集系统可以提供事故发生时的实时画面，帮助交通管理部门更准确地判断责任，并进行及时的处理。
同时，采集系统还可以存储大量的交通数据，有助于事故原因的分析和事故预防。
然而，地面视频采集系统在应用中也面临一些挑战。
首先是隐私问题。
由于视频采集系统需要对道路上的行人和车辆进行监控，涉及到隐私权的问题。
交通管理部门需要明确监控范围与权限，并严格遵守相关法律法规，保护个人隐私。
其次是数据处理和存储的挑战。
地面视频采集系统会产生大量的视频数据，这些数据需要大量的存储空间，并且需要进行实时分析和处理。
交通管理部门需要保证数据的安全性和可靠性，并善于利用大数据分析技术，将海量数据转化为有用的信息。
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摘要在交通管理中，带有智能分析的监控系统可以实现实时监控和预警功能。
本文提出了从视频中提取图像的方法，并且建立了统计车流量的数学模型。
问题一中，首先将题中视频转化为matlab可以读取的avi格式视频图像，然后对每一帧图片进行灰度处理，再通过中值滤波去除噪音干扰，并对得到的图像进行加强，这就完成了图像的预处理。
接下来，根据一种改进后的平均法提取出图像背景，由于视频总长只有5分05秒，所以可以将得到的背景用于整个视频，即不进行背景更新。
对前景图像的提取，首先使用背景差分法得到差分后的图像；然后对图像进行二值化处理，得到二值化后的图像；然后为了去掉图像中不属于车辆上的小白点和填补车辆上的小黑洞以及狭缝，通过形态学中的开运算和闭运算对图像进行后处理得到最终的前景图像，从而监测出了图像中的运动目标（车辆），即完成了视频图像的提取。
问题二中，首先通过分析选择虚拟线圈作为合适的检测区域，并且确定出虚拟线圈的大小、数量以及位置；然后根据检测区域的工作原理建立了统计车辆数的数学模型；再通过matlab编程实现统计车辆数模型的算法，最后根据车辆总数和统计时长计算出车流量，并且与实际车流量（人工统计的）作比较。
本文最后提出了模型的优缺点和推广。
关键词：中值滤波；改进平均法；背景差分法；二值化处理；形态学处理一、问题重述传统的视频监控由人工进行视频监测发现安全隐患或异常状态，或者用于事后分析，这种应用具有其固有的缺点，难以实现实时的安全监控和检测管理。
视频分析是指将先进的信息技术、数据通讯传输技术、电子控制技术、计算机处理技术等应用于工业生产，从而提高生产效率。
在交通管理中，带有智能分析功能的监控系统可以通过区分监控对象的外形、动作等特征，做到主动收集、分析数据，并根据预设条件执行报警、记录、分析等动作。
对于视频分析而言，其关键技术是建立合理的数学模型。
利用你所学知识解决以下问题：问题一：根据提供的视频，建立提取附录提供的视频图像的数学模型。
问题二：结合已提取的背景，建立计算车流量数学模型。
二、模型假设1、假设在视频时间内，光照、天气不会发生剧烈的改变；2、假设高速公路上车流量密度适中，很少出现车辆紧挨的情况；3、假设道路上除了车辆没有其它运动物体；4、假设监测设备不会因为来往车辆的影响而发生震动。
四、问题分析问题一中，需要建立提取视频图像的模型，本文中首先对视频图像进行预处理，然后根据一种改进平均法提取背景图像，再利用背景差分法得到前景差值图像，对差值图像通过二值化和形态学处理后得到最终的前景图像，从而完成对视频图像的提取。
具体的流程如下图所示：问题二中，要求根据问题一中所提取的背景，建立计算车流量的数学模型。
本文中通过分析选取合适类型的检测区域，并确定检测区域的大小、位置和数量，然后根据检测区域状态变量的变化建立计算车辆数的模型，进而计算出车流量。
五、模型建立与求解5.1问题一模型的建立与求解问题一中需要建立提取附录提供的视频图像的数学模型，实际上就是建立一个可以对来往车辆准确识别的模型。
5.1.1 图像预处理5.1.1.1我们将附录中提供的视频转化为每秒25帧的avi格式视频图像，以便于Matlab读取，这样整个视频可以转化为7625张图像。
5.1.1.2 灰度处理通过matlab进行灰度处理后的图像与原图像对比如下图所示：图1 原图像图2 灰度处理后图像5.1.1.3 中值滤波图像在采集、转换和传输过程中，经常会受到成像设备、传输设备以及外部环境噪声的影响，使得数字化后的图像或多或少的带有各种噪声。
在图像上表现为原本均匀连续变化的灰度突然变大或者变小，从而导致出现虚假边缘和轮廓。
由于噪声的影响，在对图像进行视频分割操作前，需消除或减弱噪声对图像的影响。
为此，我们采用中值滤波的方法对图像进行处理。
中值滤波是指用局部中值来代替目标像素点的灰度值，即以目标像素点为中心的某个窗口的各像素的中间值作为处理后图像中该点像素的灰度值。
在中值滤波算法中，首先确定一个以(,)x y为中心的N个像素（N为奇数）的移动窗W，窗口内各像素按灰度大小排序后，用其中间值(,)f x y，用公式表f x y来代替(,)示如下：f x y median f x k y t k t W=--∈(,){(,),,}W为选定窗口大小。
中值滤波后的图像与灰度处理后的图像对比如下图所示：图2灰度处理后图像图3 中值滤波后图像5.1.1.3 图像增强对于采集到的视频图像，常见的缺陷是整幅图像偏暗或者偏亮，这主要是由亮度范围不足或非线性等因素造成的对比度不足，造成视觉效果不理想。
如果设全幅图像的灰度范围是从0～255级，若相邻物体目标灰度相差小于10级，那么就会超过人眼对灰度差的感知能力，人眼就难以分辩。
为此，需要增加图像的对比度来改善图像的视觉效果。
增强图像的对比度一般是通过对图像灰度直方图的变换来实现的。
通过加大图像灰度动态范围，图像对比度得到扩张，细节特征更加明显。
直方图均衡化处理的中心思想是把原始图像的灰度直方图从比较集中的某个灰度区间变成在全部灰度范围内的均匀分布，增加了像素灰度值的动态范围，从而达到增强图像整体对比度的效果，是一种常用的灰度增强算法。
其中，()k k p s 代表原始图像中灰度出现的概率。
以k n 为自变量，以()k k p s 为函数得到的曲线就是图像的直方图。
设(,)f x y 和(,)g x y 分别为增强前和增强后的图像，而EH 代表增强操作。
若EH 是定义在每个(,)x y 上的，则EH 是点操作。
这种情况下，(,)g x y 的值取决于在(,)x y 处的(,)f x y 值，而EH 就是一个灰度变换。
如以s 和f 分别代表(,)f x y 和(,)g x y 在(,)x y 位置处的灰度值，则此时的点处理增强可用如下式表示：()t EH s =这里，增强函数需要满足两个条件：(1) ()EH s 在01s L ≤≤-范围内是一个单值单增函数；(2) 对01s L ≤≤-有0()10EH s L ≤≤-。
其中条件(1)保证原图各灰度级在变换后仍保持从黑到白或从白到黑的排列次序。
条件(2)保证变换后灰度值动态范围的一致性。
累积分布函数满足上述两个条件并能将s 的分布转换为t 的均匀分布。
事实上s 的累积分布函数就是原始图的累积直方图，此时有00()()01,0,1,...,1k k i k k s i k i i n t EH s p s s k L n =====≤≤=-∑∑这里，k 为离散的灰度级。
计算累积直方图以后，对k t 取整：[(1)0.5]k k t N t =-+其中，[]x 表示采用四舍五入进行取整。
需指出的是，由于数字图像的灰度离散化，均衡化图像的直方图是近似均匀分布。
加强后图像与中值滤波后图像对比如下图所示：图3 中值滤波后图像 图4 加强后图像 5.1.2 背景的提取背景图像是指道路上没有运行车辆时的图像，即使道路上有车辆运行，背景算法也通过技术处理除去车辆而获得没有车辆运行的背景图像。
5.1.2.1 背景选材通过观察视频可以发现，在距离监控设备较近和较远处车辆的有无情况分为三种，如下表：在画面上的移动速度较慢，而当它距离监控设备较近时，在画面上的移动速度较快。
如果选用远处有车的图像来提取背景，由于相隔两帧图像中车辆位置变化不明显，所以可能会将车辆误认为为背景，而选用近处有车的图像来提取背景，由于相隔两帧图像中车辆位置有明显变化，所以可以较好的提取背景。
因此，我们选择远处无车而近处有车的情况来提取背景。
通过对视频的仔细观察，选取第7099帧~7118帧共20帧作为提取背景的图像。
5.1.2.2 提取背景视频分析是一种基于视频实现交通实时监测的手段，它呈现出两个特点：第一数据量大；第二实时性要求高。
综合考虑这两个特点，我们采用计算量最小的多帧图像平均法提取背景。
考虑到运动目标的多样性，有的亮度值比背景低，有的比背景高，有的与背景相当，所以从统计学角度来看，有运动目标经过而引起的变化，在长时间内可按求平均值的方法来消除。
多帧图像平均法是将运动目标看作为噪声，用累加平均的方法消除之。
利用运动目标运行一段时间的序列图像进行平均而得到背景图像，计算表达式为：11(,)(,)Ni i Background x y image x y N ==∑ 式中(,)Background x y 表示背景图像，(,)i image x y 表示第i 帧序列图像在象素点(,)x y 的亮度值，N 表示帧数。
由于该算法的模型简单、计算方便，我们通过matlab编程计算很快可以得到结果，如下图所示：图1 原图像图5 平均法背景图像从图5中可以看出背景的效果不是很好，这是因为在实际应用中，往往是图像中的某些区域有亮度高的运动目标，而某些区域有亮度低的运动目标经过，通过平均法得到的背景图像就会出现亮暗分布不均匀的区块。
另外，该算法得到的背景图像受运动目标数量的影响比较大。
针对以上算法的不足，在传统的平均法基础上，采用一种新算法来提取背景图像。
该算法的基本思想及步骤如下：（1）对视频中一定数量的帧N，先对每个像素值(,)iP x y求平均，均值记为：11(,)(,)NiiA x y P x yN==∑（2）计算总差值：1(,)(,)(,)NiiD x y P x y A x y==-∑（3）求出平均差值：(,)(,)D x yB x yN=（4）去除差异大的点'(,){(,)(,)(,)(,)},1,2,...,i iP x y P x y P x y A x y B x y i N=-<=（5）对'(,)P x y再求平均值，记为(,)I x y，该值则作为初始背景的像素值在现实场景中，某个区域存在运动目标的时间是有限的，那些差异较大的点一般是由运动目标经过引起的，去除它们以后再求平均，会得到更好地效果。
5.1.2.3 提取结果根据5.1.2.2中的算法，通过matlab编程提取出的背景如下图所示：图5 平均法背景图像图6 改进平均法背景图像从图6中可以看出，由于采用了改进后的算法，所以消除了图像中亮暗不均匀的区域。
又因为视频总长只有5分05秒，而且视频为静态背景，所以可以忽略背景的更新。
5.1.3 前景的提取前景提取就是将车辆等从交通场景视频图像中提取出来，以便进行后续的车流量统计等操作，根据5.1.2中已经提取出来的背景，采用背景差分法提取前景，然后通过二值化处理得到二值图像，再用形态学处理得到最终图像。
5.1.3.1 背景差分法背景差分法假定图像背景是静止不变的，即图像背景不随图像帧数而变，可表示为(,)image x y i，其中(,)x y为图像坐标background x y，定义图像序列为(,,)位置，i为图像帧数，将每一帧图像的灰度值减去背景的灰度值可得到一个差值图像：=-(,)(,,)(,)difference x y image x y i background x y其中(,)difference x y为背景与图像帧的差值。