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如何建立交通视频检测中的背景模型和提取交通视频图像的运动目标
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2019-11-20
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主要阐述交通视频检测中背景模型的建立，在普通均值法提取背景的基础上，提出改进的均值提取法，并通过实验验证和对比，论证改进的均值法在提取背景图像方面，可以减少背景中的车辆幻影，得到效果比较好的背景图，进而对视频中运动目标的提取作介绍，并通过实验得到所需的前景图，即运动目标，为后续的车流量计数工作做好基础准备。
从二十世纪80 年代开始，随着科技水平的发展和社会水平的提高、城市人口的不断增加，从而导致汽车数量也日益增加， 路网的通行能力已经无法再继续满足持续增长的交通需求， 交通拥挤和交通堵塞的现象也越来越严重，对于交通污染、交通事故、能源消耗等原因引起的一系列损失现已成为世界各个国家都关心和面临且亟需解决的重大问题。智能交通系统（IntelligentTransportation System，ITS）在传统交通系统的基础上，使其进一步智能化、信息化、集成化和网络化，来保证人、车、路与环境四者间的正常流通，从而使交通系统的效率、可靠性、机动性、经济性和安全性等方面得到进一步提高， 最终达到保护环境、降低能耗的目的。因此，在近二三十年来，国家政府、研究院以及学者们一直将智能交通系统（ITS）［1］的发展作为一项重点攻关项目。
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