基于视频的车辆检测技术综述
基于视频的人体异常行为识别与检测方法综述
基于视频的人体异常行为识别与检测方法综述一、本文概述随着视频监控技术的广泛应用和技术的快速发展，基于视频的人体异常行为识别与检测已成为当前研究的热点和难点问题。
该技术旨在通过分析监控视频，自动检测并识别出人体的异常行为，如暴力行为、跌倒、异常行走姿势等，从而为安全监控、智能监控等领域提供有效的技术支持。
本文旨在综述基于视频的人体异常行为识别与检测技术的研究现状、发展趋势以及面临的挑战，以期为后续研究提供参考和借鉴。
本文首先介绍了基于视频的人体异常行为识别与检测的基本概念和研究意义，阐述了该技术在安全监控、智能交通、医疗护理等领域的应用价值。
接着，本文综述了近年来国内外在该领域的研究进展，包括基于传统图像处理的方法、基于机器学习的方法以及基于深度学习的方法等。
在此基础上，本文分析了各种方法的优缺点，并指出了当前研究中存在的问题和挑战。
本文展望了基于视频的人体异常行为识别与检测技术的发展趋势和未来研究方向，以期为相关领域的研究人员提供有益的参考和启示。
二、人体异常行为识别与检测的基本理论人体异常行为识别与检测是计算机视觉和领域的重要研究方向，其基本理论涉及多个学科的知识。
本部分将介绍人体异常行为识别与检测的基本理论，包括人体行为的表示、特征提取、行为分类与识别以及异常检测的基本原理。
人体行为的表示是实现异常行为识别与检测的基础。
人体行为可以通过多种方式表示，如时空轨迹、姿态序列、骨骼点运动等。
这些表示方法旨在捕捉人体行为的时空特性和动态变化，为后续的特征提取和分类提供基础。
特征提取是行为识别与检测的关键步骤。
通过对人体行为的表示进行特征提取，可以提取出行为的关键信息，如运动模式、姿态变化、行为速度等。
这些特征对于区分正常行为和异常行为至关重要。
常见的特征提取方法包括时域分析、频域分析、运动轨迹分析、姿态分析等。
接下来，行为分类与识别是异常行为检测的核心环节。
通过利用机器学习、深度学习等分类算法，将提取出的特征输入到分类器中，实现对人体行为的分类与识别。
小目标检测综述
小目标检测综述
小目标检测是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，它旨在从图像或视频中检测出小尺寸的目标物体，例如人脸、车辆、行人等。
由于小目标物体的尺寸较小，其特征信息相对较少，因此小目标检测面临着诸多挑战，如目标物体的分辨率低、图像噪声和背景干扰等。
近年来，小目标检测技术取得了很大的进展，出现了许多有效的方法和算法。
以下是一些常见的小目标检测方法：
1. 基于深度学习的方法：深度学习技术在计算机视觉领域中取得了巨大的成功，也被广泛应用于小目标检测中。
常用的深度学习模型包括卷积神经网络 CNN）、循环神经网络 RNN）和生成对抗网络 GAN）等。
2. 基于多尺度的方法：由于小目标物体的尺寸较小，其在不同尺度下的特征信息不同，因此可以采用多尺度的方法来检测小目标物体。
常用的多尺度方法包括图像金字塔、特征金字塔和多分辨率图像融合等。
3. 基于上下文信息的方法：小目标物体通常与周围环境存在一定的上下文信息，因此可以利用这些上下文信息来提高小目标检测的准确性。
常用的上下文信息包括目标物体周围的像素值、目标物体与周围物体的相对位置等。
4. 基于数据增强的方法：由于小目标物体的数据量较少，因此可以采用数据增强的方法来增加数据量，从而提高小目标检测的准确性。
常用的数据增强方法包括翻转、旋转、缩放、裁剪等。
总之，小目标检测是一个具有挑战性的研究方向，需要综合运用多种技术和方法来提高检测的准确性和效率。
随着计算机视觉技术的不断发展，相信小目标检测技术也会不断取得新的突破和进展。
智能交通系统中基于视频图像处理的车辆检测与跟踪方法综述
智能交通系统中基于视频图像处理的车辆检测与跟踪方法综述一、概述随着科技的快速发展和城市化进程的推进，智能交通系统（ITS）已经成为现代交通领域的重要研究方向。
基于视频图像处理的车辆检测与跟踪方法是智能交通系统的重要组成部分，对于提高道路安全、优化交通流量、实现智能交通管理具有重要意义。
基于视频图像处理的车辆检测与跟踪方法主要利用计算机视觉和图像处理技术，对视频序列中的车辆进行自动检测、跟踪和识别。
这种方法可以实时获取道路交通信息，为交通管理和规划提供数据支持。
同时，通过车辆检测与跟踪，还可以实现车辆行为分析、交通事件检测等功能，为智能交通系统的进一步发展提供有力支持。
近年来，随着深度学习、机器学习等人工智能技术的快速发展，基于视频图像处理的车辆检测与跟踪方法也取得了显著的进步。
通过构建深度学习模型，可以实现对车辆目标的准确、快速检测，同时利用多目标跟踪算法，实现对多辆车辆的连续跟踪。
这些技术的发展为智能交通系统的车辆检测与跟踪提供了新的解决方案，也为未来的智能交通发展奠定了坚实的基础。
基于视频图像处理的车辆检测与跟踪方法仍然面临一些挑战，如复杂交通场景下的车辆遮挡、光照变化、动态背景干扰等问题。
未来研究需要不断探索新的算法和技术，提高车辆检测与跟踪的准确性和鲁棒性，以适应智能交通系统的发展需求。
本文将对基于视频图像处理的车辆检测与跟踪方法进行综述，介绍其基本原理、发展历程、现状以及未来的发展趋势。
通过总结现有方法的优点和不足，为未来的研究提供参考和借鉴。
同时，本文还将探讨当前面临的挑战和未来的研究方向，为智能交通系统的进一步发展提供有益的探索和启示。
1. 智能交通系统概述智能交通系统（Intelligent Traffic Systems，ITS）是信息技术、数据通信技术、传感器技术、电子控制技术以及计算机技术的综合应用，旨在构建一种大范围内、全方位发挥作用的实时、准确、高效的综合运输和管理系统。
目标检测文献综述
目标检测文献综述目标检测是计算机视觉领域中的一项重要技术，其应用场景主要包括自动驾驶、安防监控、农业智能等。
目标检测的目的是在图像或视频中自动识别并定位感兴趣的目标，如人、车、动物等。
目前目标检测技术主要分为两大类：基于传统图像处理方法的目标检测和基于深度学习的目标检测。
传统图像处理方法主要采用特征提取、物体检测等算法，目前已经逐渐被基于深度学习的目标检测技术所替代。
深度学习技术主要采用卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等结构进行目标检测，其中以CNN为主。
近些年，在基于深度学习的目标检测技术中，YOLO系列（YouOnly Look Once）的方法备受关注。
YOLO系列的方法具有快速、高效、较优的检测性能优点，具体包括YOLOv1、YOLOv2和YOLOv3。
其中，YOLOv3在速度和准确度上都取得了显著的提升，引起了广泛的关注。
除了YOLO系列，还有一些其他深度学习方法也获得了不错的检测性能，如SSD（Single Shot MultiBox Detector）、Faster R-CNN、RetinaNet等。
这些方法不同于YOLO系列的方法，它们采用了更为复杂的网络结构和特征提取方式，主要是从提高检测性能方面入手。
目标检测技术的应用场景越来越广泛，不仅在自动驾驶、安防监控等领域中得到了广泛应用，还在农业智能中得到了广泛探索。
例如，在农业领域，目标检测可以应用于作物病虫害的检测、农田监测等方面，为农业生产提高生产效率和生产质量提供了可靠的技术支持。
然而，目前目标检测技术还存在一些问题和挑战。
例如，对于复杂场景下的遮挡等问题，目标检测算法仍有一定误检和漏检率。
此外，对于小目标检测和深度解析等问题，目前的算法还有待进一步完善和优化。
针对目标检测技术存在的问题和挑战，需要进一步研究和优化算法，以适应各种场景下的目标检测需求。
我们相信，在研究人员不断探索和努力下，目标检测技术一定会取得更加优秀的性能和更加广泛的应用。
视频物体检测技术综述
视频物体检测技术综述随着社交媒体和数字娱乐的快速发展，视频内容的需求日益增长。
为了提供更好的用户体验，视频物体检测技术得到了广泛应用。
视频物体检测技术是一种对视频数据进行分析和理解的方法，旨在从视频中准确识别和跟踪出现的物体。
本文将对视频物体检测技术进行综述，介绍其基本原理、常用方法和应用领域。
一、基本原理和方法1.1 图像物体检测技术基本原理图像物体检测是视频物体检测的基础，其核心原理是将输入图像中的每个像素与预定义的目标类别进行比较，然后根据比较结果确定物体是否存在于图像中。
常见的图像物体检测方法包括基于区域的方法（如Selective Search和Region Proposal Network）和基于深度学习的方法（如Faster R-CNN和YOLO算法）。
1.2 视频物体检测技术基本原理视频物体检测技术在图像物体检测的基础上，通过对连续帧的检测结果进行分析和整合，从而实现对视频中物体的准确跟踪和检测。
常见的视频物体检测方法有两类：one-shot方法和tracking-by-detection方法。
one-shot方法通过对视频中的每一帧进行独立的物体检测，然后将结果整合得到物体的轨迹信息。
而tracking-by-detection方法则在视频序列中对目标进行连续跟踪，并根据每一帧的检测结果对目标进行更新和修正。
二、常用方法2.1 传统的视频物体检测方法传统的视频物体检测方法主要是基于视觉特征工程和目标跟踪技术。
其中，视觉特征工程方法主要包括颜色特征、纹理特征、形状特征和运动特征等。
目标跟踪技术则是通过对目标的运动轨迹进行建模和预测，实现对视频中目标的准确定位和跟踪。
2.2 基于深度学习的视频物体检测方法基于深度学习的视频物体检测方法近年来得到了广泛应用，其核心思想是利用深度神经网络模型对视频数据进行特征学习和检测。
常见的基于深度学习的视频物体检测方法有Two-Stream网络、I3D网络和Tube-CNN网络等。
基于视频图像的交通事件自动检测算法综述
２ １ 年 ４月 ０１
计 算 机 应 用 研 究
Ａ ｐ ｉ ａｉｎ Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｏ ｏ ｕ ｅ ｓ ｐ ｌ ｔｏ ｓ ａ ｃ ｆＣ ｍｐ ｔ ｒ ｃ
Ｖ０ ． ． １２８ Ｎｏ ４
Ａｐ ． ２ １ ｔ ０１
基 于视 频 图像 的交通 事件 自动检 测 算法综 述
Ｓ ｒ ｅ ｆｖ ｄ ｏ ｂ ｓ ｄ ｉ ｇ ｒ ｆ ｃ ａ ｔ ｍａ ｉ ｎ ｉ ｅ ｔｄ ｔｃ ｉ ｎ ａ ｇ ｒｔ ｍ ｕ ｖ ｙ ｏ ｉ ｅ — ａ ｅ ｍａ ｅ ｔａ ｕ ｏ ｔ ｉ ｃｄ ｎ ｅｅ ｔｏ ｌ ｏ ｉｈ ｉ ｃ
ＸＵ ｎ ．Ｗ Ｕ ｅ ｇ ｄ ｎ ．ＣＨＥＮ Ｄｏ ｇ ｙ ｅ Ｙａ ｇ Ｃｈ ｎ — ｏ ｇ ｎ —ｕ
行描 述 。 目标 检测和跟 踪得 到的是底层信 息 ， 实现 交通 事件的 自动检 测需对跟踪 结果进行更 深层 次的理 解和 而
识 别。然后 重点介绍 了运动理 解和行为识 别 中的 ＨＭＭ（ 隐马 尔可 夫模 型 ） 法和 Ｓ Ｆ 方 Ｏ Ｍ（自组织特 征 映射神 经
网络 ） 法。最后从 运动分割 和特征提 取方 面分析 了技 术难 点及 解决 方案 ， 可能的研 究方向进行一定 的预 测。 方 对
ｂｅ ｖｏ ｅ ｏ ｎｔｏ ｈａ ｉｒｒ ｃ ｇ ｉｉｎ． Ｆ ｎ ｌｙ，ａ ａｙ ｅ ｅ ｈｎｃ ｌｄ ｆｉｕ ｅ ｎ ｈ ｉ ｓｉ ｅ ｓ ｌ ｉｎ ｆｏ ｍｏｉ ｎ ｓ ｇ ｎａｉｎ ａ ｄ ｆ ａｕ ｅ ｉ ａｌ ｎ ｌｚ ｄ ｔ ｃ ｉａ ｉｆｃ ｈｉｓａ ｄ ｔｅｒｐｏ ｓｂｌ ｏｕｔ ｒ ｍ ｔｏ ｅ ｍｅ ｔｔｏ ｎ ｅ ｔ ｒ ｏ
ｅ ｔ ｃｉｎ ａｐ ｃ，ａ ｅｌａ ｏｅａｔ ｇｔｅｐ ｓｉｌ ｅｅｒｈ ｄｒｃｉｎ ｘｒ ｔ ｓｅ ｔ ｓｗ ｌ ｓｆｒｃ ｓｉ ｈ ｏ；ｂｅｒｓａｃ ｉ ｔ ． ａ ｏ ｎ ｅ ｏ
《2024年视觉跟踪技术综述》范文
《视觉跟踪技术综述》篇一一、引言视觉跟踪技术是计算机视觉领域中一项重要的研究内容，其目的是在连续的图像序列中，对特定目标进行定位、识别和跟踪。
随着计算机视觉技术的快速发展，视觉跟踪技术在智能监控、智能交通、无人驾驶、虚拟现实等领域的应用越来越广泛。
本文将对视觉跟踪技术进行综述，包括其基本原理、关键技术、发展历程、研究现状及未来趋势。
二、视觉跟踪技术的基本原理与关键技术视觉跟踪技术的基本原理是通过分析视频序列中目标的位置信息，利用图像处理和计算机视觉技术，实现目标的定位、识别和跟踪。
其关键技术主要包括目标检测、特征提取、匹配与跟踪等。
1. 目标检测目标检测是视觉跟踪技术的第一步，其主要任务是在视频序列中检测出感兴趣的目标。
常用的目标检测方法包括基于阈值的方法、基于区域的方法、基于特征的方法等。
其中，基于特征的方法在复杂场景下具有较好的鲁棒性。
2. 特征提取特征提取是视觉跟踪技术中的关键环节，其主要任务是从目标中提取出能够描述目标特性的信息。
常见的特征包括颜色、形状、纹理等。
随着深度学习技术的发展，基于深度学习的特征提取方法在视觉跟踪中得到了广泛应用。
3. 匹配与跟踪匹配与跟踪是视觉跟踪技术的核心，其主要任务是在连续的图像序列中，根据提取的特征信息，实现目标的定位和跟踪。
常用的匹配与跟踪方法包括基于模板匹配的方法、基于光流法的方法、基于滤波器的方法等。
其中，基于滤波器的方法在实时性方面具有较好的性能。
三、视觉跟踪技术的发展历程与研究现状视觉跟踪技术的发展历程可以追溯到上世纪70年代，经历了从简单到复杂、从低级到高级的发展过程。
随着计算机硬件和软件技术的不断发展，以及新的算法和理论的不断涌现，视觉跟踪技术的性能和鲁棒性得到了不断提高。
目前，视觉跟踪技术已经成为计算机视觉领域的研究热点之一。
国内外众多学者和研究者针对不同场景和需求，提出了许多新的算法和模型。
同时，随着深度学习技术的发展，基于深度学习的视觉跟踪算法在复杂场景下取得了较好的性能。
车辆重识别 综述
车辆重识别综述车辆重识别综述随着交通事故的持续增多，车辆监控系统变得越来越重要。
如何准确地识别车辆，追踪车辆，成为了交通监控领域的热门话题。
车辆重识别技术随之而来，并得到广泛研究和应用。
本文将从车辆重识别的角度，按类别进行综述。
1. 基于图像的车辆重识别基于图像的车辆重识别是目前最常用的车辆重识别技术。
该技术通过提取车辆图像的特征，如颜色、车型、车标等，对车辆进行识别。
其中，颜色是最常用的特征之一。
车辆在颜色方面有较大的差异性，因此可以通过颜色来识别车辆。
但是，由于环境的影响，颜色特征容易受到光线、时间等因素的影响，影响识别的准确性。
2. 基于视频的车辆重识别基于视频的车辆重识别相比基于图像的识别，可以提供更多的信息，如车辆的运动轨迹、速度等。
该技术需要对连续的视频帧进行处理，从而可以更准确地识别车辆。
但是，该技术对计算资源的要求较高，对设备的性能也有一定的要求。
3. 基于深度学习的车辆重识别近年来，随着深度学习技术的发展，基于深度学习的车辆重识别逐渐成为研究热点。
该技术通过训练深度学习模型，从而更准确地识别车辆。
深度学习模型可以从大量的数据中学习特征，使得识别的准确性大大提高。
但是，该技术需要大量的计算资源和数据支持，对于缺乏资源的应用场景来说，不太适用。
4. 基于目标跟踪技术的车辆重识别基于目标跟踪技术的车辆重识别可以实现对车辆的持续追踪。
该技术对于交通监控系统来说尤为重要，可以对重要目标进行跟踪和监控。
基于目标跟踪技术的车辆重识别需要对车辆的特征进行建模，然后通过建模来追踪目标。
但是，该技术的准确度和稳定性也需要得到进一步的提高。
总结：本文从图像、视频、深度学习和目标跟踪四个角度综述了车辆重识别技术。
各种技术都有其优缺点，需要根据实际应用需求来选择。
未来，车辆重识别技术将会在交通安全、交通管理等领域得到广泛的应用。
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基于视频的车辆检测技术综述学院：信息科学与工程学院专业：测控技术与仪器0902班学号：090401065姓名：孙娟摘要基于视频的车辆检测器近年来在智能交通系统(ITS)中得到了越来越广泛的应用。
本文分别讨论了常用基于视频的车辆检测算法，同时分析比较了各种方法的优缺点。
车辆跟踪的基本类型。
最后，说明了这一领域仍然存在的问题和对可能的研究方向进行了一定的预测。
关键字：视频；车辆检测；车辆跟踪引言城市智能交通已逐步得到社会各界的广泛关注，如何通过智能交通系统建设来缓解日益严重的交通问题已成为交通领域的研究热点。
车流量检测系统是智能交通(ITS)的基础部分，在城市道路建设、国道高速公路建设、隧道桥梁建设以及交通流的基础理论研究中占有很重要的地位。
近年来，逐渐发展起来了以空气管道检测技术、磁感应检测技术、波频检测技术和视频检测技术等[1~2]为代表的多种交通检测技术[3]。
常用的基于视频图像的车辆检测算法有：光流检测法、背景差法、相邻帧差法、边缘检测法[4]等。
智能交通系统（Intelligent Transport Systems,ITS)是将先进的信息技术、数据通信传输技术、电子传感技术、电子控制技术及计算机处理技术等运用于整个交通管理而建立的一种大范围、全方位发挥作用的，实时、准确、效的综合交通运输管理系统[5~6] 。
国际上一些发达国家[7~8] 从上世纪60年代起，就开始了有关智能交通系统的研究，美国是目前智能交通系统发展最为先进的国家。
2001年4月，美国召开了一次由智能交通系统行业260名专家参与的全国高层讨论会，并且制订了二十一世纪前10年智能交通系统的发展总体规划。
在此阶段，各国通过立法或其他形式，逐渐明确了发展ITS战略规划、发展目标、具体推进模式及投融资渠道等。
美、日等发达国家在推动ITS研发和试点应用的同时，从拓展产业经济视角，不断促进ITS产业形成，注重国际层面竞争，大规模应用研发成果。
如美国，参与ITS研发公司达600多家，其中半数以上为美国大型公司，包括航空和国防工业公司。
日本，在四省一厅联合推动ITS研发活动后，一直在加速ITS实际应用进程，积极推动如车辆信息通信系统、电子收费系统等应用。
车辆信息通信系统已进入国家范围内实施阶段并迅速扩展。
目前，我国智能交通技术已经渗透到了公路、铁路、水路和航空中，并都取得了一定的进展。
中国在智能交通方面也做了大量投入，截至目前为止，己经取得了一定的成果[9] 。
“十五”期间，科技部组织实施了国家科技攻关计划“智能交通系统关键技术开发和示范工程”，内容涉及了ITS领域中的智能控制、信息采集与融合、运输管理、短程通信等关键技术和系统集成技术，并且将对2008年北京奥运会、2010年上海世博会以及广州亚运会等起到非常积极的意义。
交通检测系统[10]是近年来计算机视觉领域中备受关注的前沿方向，也是智能交通系统的重要环节，负责采集有关道路交通流量的各种参数通过利用架设在道路上方的摄像机拍摄得到实时交通场景的视频序列图像，送到车辆检测模块、车辆识别模块和车辆跟踪模块，由检测、识别和跟踪的结果可以分析提取出交通流量参数，如车辆数量、类型、车流量、车流密度，平均车速以及交通事故检测等，这类实时道路交通信息及各种服务信息汇总到交通管理中心的交通监测模块，并经集中处理后，传送至公路交通系统的各个用户，使公众能够高效地使用公路交通设施，从而到达提高道路负载能力和行驶效率以及节约能源等目的。
下面将重点从处理方法入手回顾车辆检测与跟踪这两方面近年来国内外的发展现状。
1 车辆检测车辆检测的目的判断是否有车经过检测区，并建立一个与之对应的跟踪对象，主要提供车流量等信息。
减少车辆检测算法的计算量和提高实时性是一对矛盾，解决这对矛盾是提高系统检测准确度和稳定度的关键，然而实际中光照的变化、背景混乱运动的千扰、运动目标的影子、摄像机的抖动以及运动目标的自遮挡和互遮挡现象的存在，这些都会影响车辆检测和分割的精度，必须在算法中考虑这些因素的影响及其去除的方法。
2 基于视频的车辆检测算法基于视频的车辆检测算法可分为如下几类：光流法检测，帧差法，背景消减法，边缘检测法，运动矢量检测法。
下面按照上述分类分别加以介绍。
2．1 光流法检测光流的概念是Gibson于1950年提出的。
所谓光流是指图像中模式运动的速度，光流场是一种二维(2D)瞬时速度场，其中二维速度向量是可见的三维速度向量在成像平面上的投影。
光流法是把检测区域的图像变为速度的矢量场，每一个向量表示了景物中一个点在图像中位置的瞬时变化。
因此，光流场携带了有关物体运动和景物三维结构的丰富信息，通过对速度场(光流场)的分析可以判断在检测区域内车辆的有无。
2．2 帧差法帧差法是将前后两帧图像对应像素点的灰度值相减，如果灰度差值很小，可以认为该点无车经过；反之灰度变化很大，则认为有车经过。
帧差法的特点是实现简单、运算速度快，对于动态环境自适应性是很强的，对光线的变化不是十分的敏感。
采用这种方法时，需要考虑如何选择合适的时间间隔进行差分，这一般依赖于所监视的车辆的运动速度。
对快速运动的车辆，需要选择较小的时间差，如果时间间隔过大，最坏情况下车辆在前后两帧中没有重迭，造成被检测物体为两个分开的车辆；而对慢速运动的物体，应该选择较大的时间差，如果时间间隔过小，最坏情况下，车辆在前后两帧中几乎完全重迭，根本检测不到车辆。
Lipton等提出了取连续两帧对应象素点的差的绝对值，通过与阈值函数比较，确定是移动物体还是背景。
Lipton等进一步指出：利用连通区域准则克服检测到的运动实体内部产生的空洞，消除孤立的点，从而为进一步的模块匹配和目标分类打下基础。
Collins等[11]人研究了一种自适应背景减除与连续3帧差分相结合的混合算法，这种方法能够快速有效地从背景中检测出运动目标，比连续两帧差分的效果要好。
因为，由帧差得到的结果区域实际上是车辆前后两个位置的“或”区域，比车辆本身要大，文献[12]提出了一种使用模糊聚类的方法来合并检测到的“或”区域，并采用Kalman滤波器来预测运动车辆下一时刻可能处于的区域，缩小目标搜索的区域范围，从而达到快速跟踪车辆的目的。
帧差法是以背景固定不变为前提的，如果背景变动，这种方法就失效了。
针对这种情况，有人提出了将相邻两帧的邻域比较与帧差法相结合，先对由摄像机运动引起的背景移动进行补偿，然后再进行差分运算，克服了传统帧差法中背景去除不干净的现象。
文献[13]提出了基于图像对称差分运算的运动目标检测，以连续3帧序列图像为一组处理对象，先进行绝对差运算，再作均值滤波及最大熵的自动门限分割得到二值图像，从而使得运动缓慢目标的二值分割象素区域扩大，保证了算法能很好地检测出复杂背景中的低信噪比、小运动目标。
2．3 背景消减法背景消减法是目前基于视频检测算法中最常用的一种方法。
背景消减法可以看作一种特殊的帧差法。
它是一种利用当前帧图像与背景图像对应象素点的灰度差值来检测车辆的技术：如果当前图像的象素点和背景图像的象素点灰度值差别很大，就认为此象素点有车通过；相反，如果当前图像的象素点和背景图像的象素点灰度值差别较小，在一定的阈值范围内，我们就认为此象素点为背景象素点。
背景消减法的关键是背景提取与背景更新。
然而它对于动态场景的变化，例如光照的变化和阴影的干扰等特别敏感。
因此，选取一个可靠的背景模型进行背景的提取与动态更新以适应环境的变化是必要的。
背景消减法根据其背景模型的不同又可分为：直方图法、平均值法、单分布高斯背景模型、混合高斯分布背景模型、Kalman滤波器法，HMM模型法。
2．4 边缘检测法边缘检测方法是在不同的光线条件下利用车体的不同部件、颜色等提供的边缘信息有效的提取车辆的边缘，从而进行静止和运动车辆的检测。
相对于背景消减法，由于车辆的表面、形状及颜色不同，边缘检测法所能提供的信息相当显著。
即便车辆与路面的颜色相同，因为车辆要比地面反射更多的光线所以车辆仍能被检测出来。
运动车辆的边缘可通过计算图像在空间和时间上的灰度的变化率和变化方向获取。
空间上的边缘检测算法可用基于方向导数求卷积的边缘检测算子比如Sobel、Roberts、Robinson、Krisch、Prewitt、高斯拉氏算子(LOG)等进行边缘提取，这些算子在算法复杂度以及效果上有很大的差别，应根据实际情况选用适合的算子；而时间上的边缘检测算法是通过计算连续帧之间对应象素点的差获得。
但是上述边缘检测算子本质上是高通滤波器，它们在增强边缘的同时也同样扩大了引起边缘劣化的高频噪声。
为了克服高频噪声的影响，在传统的边缘检测算法的基础上，先对图像进行平滑滤波减弱噪声影响，再进行边缘提取。
Marr 和Hildreth提出了先用高斯函数对图像进行平滑滤波，然后采用Laplace算子进行边缘增强的方法，其边缘检测效果有了很大提高。
基于滤波的图像边缘提取方法由于抗噪能力和准确率都有较大提高，已成为边缘检测的重要发展方向。
但是若对图像进行平滑滤波，在抑制高频噪声的同时还会减弱边缘。
文献[14]提出了基于小波变换的多尺度边缘提取方法。
文献将边缘检测的核指标(误检率和定位精度)分别用小波尺度因子表示，经分析发现：大尺度的滤波器抑制噪声(误检率降低)；而用小尺度滤波器准确定位边缘(定位精度提高)并提取边缘。
边缘检测法对环境光线变化的鲁棒性高于背景消减法。
但是对于车辆边缘不明显和道路边缘明显的情况，一般的边缘检测法可能造成漏检、误检。
针对道路背景的影响，有人提出了分别提取背景边缘图像和当前帧边缘图像，然后用包容性检测来去除背景边缘，得到对应的车辆边缘信息。
该方法先对路况边缘图像进行削顶处理，使得路况边缘图像中的车辆边缘和背景边缘有同样的峰值，然后选用连续的n幅图像进行叠加，最后进行简单的阈值判断就可以去除路况边缘图像中的车辆信息，从而得到加宽的背景边缘图像。
又由于实时路况边缘图像中的背景边缘是得到的背景边缘图像的一部分，所以采用包容性检测来去除背景边缘。
如果实时路况边缘图像中某点在背景边缘图像中对应点为边缘点，则认为该点是背景边缘而去除。
这样，结果图像只会保留车辆的框架，提高了车辆检测的正确性。
除了基于梯度算子的传统边缘检测算法外，近年来，基于形态学的边缘检测算法日益受到重视。
由于梯度算子对噪声敏感并不能检测较细的边界，而基于形态学的边缘检测算子对此有更好的处理效果。
通常的形态学边缘检测算子包括blur．min，top．hat，和开-闭算子。
在此基础上，Fathy和Siyal 发展了一个新的边缘检测算子：可分离形态学边缘检测器(SMED)，SMED在关键区域内应用可分离中值滤波器去除噪声同时用简单易实现的形态学算子检测边缘，降低了计算的复杂度，获得了较好的检测效果。