实现道路行驶车辆检测——背景差分法及matlab代码

最新推荐文章于 2025-07-10 19:31:51 发布
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文章标签： matlab 目标跟踪 算法
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本文介绍了使用背景差分法进行道路行驶车辆检测的方法，包括背景建模和目标检测的matlab代码实现，通过高斯混合模型创建背景图像，然后进行前景掩码计算与噪声消除，最终确定车辆边界框。

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实现道路行驶车辆检测——背景差分法及matlab代码

背景差分法是一种常见的视频运动目标检测方法，通过将当前帧图像与背景模型进行比较，得到前景图像并进行目标检测。本文将介绍如何使用背景差分法实现道路行驶车辆检测，并提供相关的matlab代码。

  1. 背景建模

首先需要对道路背景进行建模，得到背景图像。常用的背景建模方法有基于高斯混合模型和基于自适应学习率的方法。本文采用的是基于高斯混合模型的背景建模方法。代码如下：

clc; clear all; close all;

video = VideoReader('road.avi'); % 读取视频文件
num_frames
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基于背景差分法和三帧差分法的目标检测方法Matlab实现
TechGlide的博客
08-09 340
其中，背景差分法和三帧差分法是两种常见的目标检测方法，本文将结合Matlab实例，介绍如何使用这两种方法进行目标检测。其基本思想是：通过对当前帧图像和前一帧、后一帧图像进行差分，可以得到目标物体在空间和时间上的变化信息，从而实现目标检测。因此，通过将当前帧图像与背景图像进行差分，可以得到目标物体的位置信息。（1）选择两个相邻的参考帧图像，计算前一帧与后一帧的平均差分图像；（2）将平均差分图像与当前帧图像进行相减操作，得到差分图像；（2）将当前帧图像与背景图像进行相减操作，得到差分图像；
毕设题目：Matlab车辆计数
订阅付费专栏Matlab（奶茶价版），可赠送奶茶价版付费专栏指定代码1份；
11-16 1764
毕设题目：Matlab车辆计数 完整代码，方可直接运行，适合小白！可提供运行操作视频！
基于背景差分法和三帧差分法的目标检测方法matlab仿真
FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发
04-06 3854
从上述两个章节的仿真结果可追，背景差分法在使用的时候，比较难获取绝对静止的背景，并且假如目标长久的不移动位置，或者背景中的物体离开，会导致误检。从图的仿真结果可知，改进算法可以获得较为清晰的目标检测效果，整个检测结果，不存在目标空洞，也不存在噪声干扰，此外，对于区域面积较小的脚部区域也获得了完整的检测效果。从图4.2的仿真结果可知，当参数a较小的时候，可以获得较为清晰的背景更新效果，而当较大的时候，背景中存在明显的目标残影，通过仿真测试，设置参数的值为0.0002。
【车辆分类】基于matlab的视频中车辆跟踪监测分类算法仿真，包括背景差分与帧间差分以及形态学处理
FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发
07-13 3227
这里，采用下载的AVI文件作为测试文件，在MATLAB中通过如下语句来获得视频信息：Obj = mmreader(datas);frameNum = get(Obj,'NumberOfFrames'); 通过上述代码，就能实现AVI视频文件的获取，由于实际中，获取的视频往往存在一定的噪声干扰，所以在使用测试视频的时候，如果测试视频是较为清晰的视频文件，那么我们需要对其人为的加入噪声，来模拟实际情况。其仿真效果如下所示： 图2 加入噪声以后的测...
【车辆检测】基于背景差分法实现道路行驶车辆检测附matlab代码
matlab_dingdang的博客
05-20 700
1 简介 该方法的基本思想是,将采集到的车辆图像的每一帧都与一个不含运动车辆的静止参考帧做差值运算,从而突出目标图像,通过分析与处理对车辆计数。其优点是算法简单、处理速度快,且差分结果能直接反应运动目标的位置、形状以及大小等,实用性较强。其不足之处在于背景图像不是一成不变的, 它会受到光线, 天气等外界因素的影响。如运用此方法,则需采用一定的算法进行背景的动态更新。如下是针对利用背景差分法可能出现的问题, 进行逐一解决。 背景的提取背景图像是背景差分法的基础, 它的获取是否理想,直接关...
基于Matlab模拟时变瑞利衰落信道中的差分放大转发中继
matlab_dingdang的博客
06-17 492
1 算法原理2 算法流程。
基于Matlab的车辆道路行驶监测系统-多算法融合的实时智能监测与速度估计平台,基于matlab的车辆道路行驶监测系统 #含GUI界面 算法：二帧差分法，三帧差分法，混合高斯建模，ViBe算法，光流
01-17
基于Matlab的车辆道路行驶监测系统——多算法融合的实时智能监测与速度估计平台,基于matlab的车辆道路行驶监测系统 #含GUI界面 算法：二帧差分法，三帧差分法，混合高斯建模，ViBe算法，光流法速度估计。 功能：车辆...
基于视频的车辆流量统计与MATLAB检测技术
2. 车辆检测：Matlab可以通过图像处理算法如边缘检测、背景差分、帧间差分、光流法、背景建模、目标跟踪等方法，对车辆进行检测。此外，Matlab也可以集成深度学习方法（如使用CNN卷积神经网络模型）来提高车辆检测的...
“华为杯”研究生数学建模竞赛2019年-【华为杯】D题：汽车行驶工况构建（附获奖论文和MATLAB代码实现）
getusushu的博客
09-21 847
映了汽车道路行驶的运动学特征。准差、加速度标准差这九个特征参数用于后续的数据分析，建立了合理的汽车运动特征评。特征参数与所属类特征参数的特征值的相关性大小替代误差进行排序的，计算得到汽车行。对于问题一，我们首先对原始数据进行了时间变量转换，将原本的年月日时分秒的计。紧接着进行了运动学片段的划分，引入九个特征参数，通过主成分分析、本文研究的是汽车行驶工况构建，汽车行驶工况是描述汽车行驶的速度。的合理性评价标准，对两种方法都进行了合理性评价，得到的。进行了合理性评价，得到了最优的汽车行驶工况曲线。
基于matlab的目标检测 背景差分法和帧差法
matlab_python22的博客
01-18 1063
本文详细介绍了如何使用MATLAB实现基于背景差分法和帧差法的目标检测技术。这两种方法在视频监控和运动目标检测中广泛应用，具有实现简单、计算效率高的特点。通过具体的代码示例和实验结果，展示了这两种方法在实际应用中的有效性和可行性。
MATLAB源码集锦-基于背景差分的运动目标检测与MATLAB实现
06-19
MATLAB源码集锦-基于背景差分的运动目标检测与MATLAB实现
基于背景差分法的道路行驶车辆检测（附带MATLAB代码）
HackCyberX的博客
09-09 122
总结起来，本文介绍了如何使用基于背景差分法的方法实现道路行驶车辆检测，并提供了相应的MATLAB代码。为了提高检测的准确性和鲁棒性，可以采用更复杂的背景建模和前景分割方法，例如基于高斯混合模型（Gaussian Mixture Model，GMM）或自适应学习率的方法。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。背景更新速率用于控制背景模型的更新速度。
基于背景差分法实现多车辆检测的 MATLAB 代码
ByteWhiz的博客
09-09 82
然后，我们逐帧读取视频，计算当前帧与背景模型之间的差异，并通过设定的阈值将差异图像转换为二值的前景图像。其基本思想是通过建立场景的背景模型，将当前帧图像与背景模型进行比较，得到前景区域。在车辆检测中，我们可以利用背景差分法来提取车辆的前景区域，并进行进一步的处理和分析。本文将介绍如何使用 MATLAB 实现基于背景差分法的多车辆检测，并提供相应的源代码。需要注意的是，这只是一个简单的示例代码，实际的车辆检测系统可能需要更复杂的算法和技术来提高检测的准确性和鲁棒性。如果有任何进一步的问题，请随时提问。
基于背景差分法的车辆检测算法及其matlab代码实现
CodeVorter的博客
08-07 241
背景差分法是通过比较当前帧与背景模型之间的差异来检测目标。具体而言，首先需要建立一个背景模型，即对视频序列中的前几帧进行平均或中值滤波得到背景图像。然后，对于每个新的视频帧，将其与背景图像进行相减操作，得到差分图像。背景差分法是一种常见的目标检测方法，在视频监控、智能交通等场景中广泛应用。本文介绍了基于背景差分法的车辆检测算法，并提供了相关的matlab代码实现。本文介绍了一种基于背景差分法的车辆检测算法，并提供了相关的matlab代码实现。基于背景差分法的车辆检测算法及其matlab代码实现。
运动区域检测方法（二）——背景差分法的简单实现
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xingor的博客
02-22 2万+
在前一篇博客中介绍了帧间差分法的简单实现，本篇介绍另外一种常用的运动区域检测方法，背景差分法。背景差分法是采用图像序列中的当前帧和背景参考模型比较来检测运动物体的一种方法,其性能依赖于所使用的背景建模技术。背景构建的方法有多种，简单的有均值法、中值法，复杂点的有卡尔曼滤波器模型法、单高斯分布模型法、双高斯分布模型法等，这里我用的是均值法。以下是相应的matlab代码和输出结果：%%%%%%%%%%%
【matlab】运动目标检测之"背景差分算法“（转载）
qq1403487323的博客
06-27 9121
背景差分算法/背景扣除 matlab实现 clear; clc; i1=imread('D:\Work\1.png'); i2=imread('D:\Work\2.png'); i1=rgb2gray(i1); i2=rgb2gray(i2); [m,n]=size(i1); im1=double(i1); im2=double(i2);   i3=zeros(s
背景差分法示例
一米阳光
07-10 1万+
背景差分法背景差分法是一种很常用而且广泛传感的技术，主要用于背景不动的情况下提取前景。它主要的原理是在当前帧和背景做减法，然后使用threshold进行二值化得到前景掩码。下面是背景减法的示意图。 背景差分法主要包含以下两个步骤： 1.背景的建立 2.背景的更新 两个关键点，第一个就是如何选择背景，第二个就是什么时候更新背景，这样可以适应背景变化的情况，更新背景的快慢也很重要，如果更新慢
Origin、MATLAB、Python 用于科研作图，哪个最好？
分享Python、数据分析、人工智能前沿知识
07-06 892
matplotlib是Python中最底层的绘图库，它支持二维、三维、交互式等各种图表，而且通过元素化的模式能设计图表的任何细节，定制化程度非常高，很多可视化库都是基于matplotlib做二次开发的，或者是matplotlib的拓展，比如seaborn、pandas、mplfinance、DNA Features Viewer等，它们能应用于数据科学、金融量化、生物医学等各领域科研绘图。另外，matplotlib有一个示例集，里面有各式各样的专业图表，有的只需要换换数据就能为自己所用。
MATLAB可视化3：特征渲染棒棒糖气泡图（横向柱状图的平替，附有完整代码详细讲解）（求个关注、点赞和收藏）（对配色不满意可以自己调节配色）
最新发布
2403_87108415的博客
07-10 839
摘要：特征渲染棒棒糖气泡图是一种先进的多维数据可视化工具，通过棒棒糖长度（主数值）、气泡大小（次级特征）和颜色（第三特征）三重编码呈现复杂数据关系。该图表融合了棒棒糖图、气泡图和热图的优势，适用于生物医学、金融分析和机器学习领域15-30类别的数据比较。MATLAB实现代码包含数据准备、可视化设置、核心绘图和图形优化四个模块，通过turbo色系、半透明气泡和双图例系统增强可读性。该工具特别适合识别"长杆+大气泡+暖色"的高优先级数据点和"短杆+小气泡+冷色"的低重要性
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