本文介绍了使用背景差分法进行道路行驶车辆检测的原理和MATLAB实现，包括背景模型建立、差异计算、阈值分割及模型更新。提供了MATLAB代码示例，强调了光照变化、摄像头抖动等因素对检测效果的影响，并指出可通过GMM等高级方法优化。适用于交通监控和智能交通系统。
基于背景差分法的道路行驶车辆检测（附带MATLAB代码）
在计算机视觉领域，道路行驶车辆检测是一个重要的任务，它在交通监控、智能交通系统和自动驾驶等应用中具有广泛的应用价值。本文将介绍如何使用基于背景差分法的方法来进行道路行驶车辆检测，并提供相应的MATLAB代码。
背景差分法是一种常用的目标检测技术，它通过建立场景背景模型，并将当前帧图像与背景模型进行比较，从而提取出前景目标。在道路行驶车辆检测中，背景模型表示了道路的静态背景，而车辆则是移动的前景目标。
首先，我们需要准备一段视频序列或者一组图像序列作为输入数据。接下来，我们将使用MATLAB来实现基于背景差分法的道路行驶车辆检测。
以下是MATLAB代码的示例：
% 设置参数
threshold = 30; % 阈值参数
learningRate = 0.01
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