基于背景差分法实现道路行驶多车辆检测

最新推荐文章于 2025-12-01 19:45:15 发布

追逐程序梦想者

最新推荐文章于 2025-12-01 19:45:15 发布

阅读量137

点赞数 1

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：人工智能计算机视觉深度学习 matlab

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/ai52learn/article/details/131606394

Matlab 专栏收录该内容

727 篇文章 ¥59.90 ¥99.00

订阅专栏

本文介绍了如何使用MATLAB通过背景差分法进行道路行驶多车辆检测，包括预处理、背景建模、前景分割和车辆检测四个步骤。背景建模通过平均或中位数法计算，前景分割依赖于像素变化阈值，车辆检测则利用连通区域分析。实际应用中，可结合自适应阈值和车辆形状模型提升准确性。

基于背景差分法实现道路行驶多车辆检测

背景差分法是图像处理中常用的一种方法，它可以通过比较当前帧和背景帧之间的像素差异来检测出图像中的目标物体。在道路行驶多车辆检测中，背景差分法可以用于提取道路背景信息，并根据像素变化来检测出行驶中的多辆车辆。

本文将介绍如何使用MATLAB实现基于背景差分法的道路行驶多车辆检测，包括预处理、背景建模、前景分割和车辆检测等步骤。

预处理

首先需要对视频进行预处理，包括视频读取、灰度转换和大小调整等操作。

% 读取视频文件
video = VideoReader('video.mp4');

% 获取视频每一帧的尺寸
frameSize = [video.H

了解本专栏

订阅专栏解锁全文

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

追逐程序梦想者

关注关注

1
点赞
踩
1

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

订阅专栏

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

140

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。

实现道路行驶车辆检测——背景差分法及matlab代码

与其临渊羡鱼,不如退而结网

07-01

226

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。在得到背景图像之后，就可以使用背景差分法进行目标检测。具体方法是将当前帧图像与背景图像进行比较，得到前景掩码。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。至此，我们已经成功实现了基于背景差分法的道路行驶车辆检测，并提供了相关的matlab代码。

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

运动目标检测--帧间差分与背景差分相融合

06-23

4310

一、概述本文提出了一种简单有效的运动物体检测方法。这种方法是将帧间差分和背景差分相结合起来。预先选取一帧作为背景帧, 建立各像素点的高斯模型。再运用帧间差分法对相邻两帧图像进行差分处理, 区分出背景点和变化的区域(在当前帧中变化的区域包括显露区和运动物体) 。然后将变化区域与背景帧的对应区域进行模型拟合区分出显露区和运动物体, 最后在运动物体中去除阴影, 这样将不带阴影的运动物体

目标检测(一)：背景差分法

热门推荐

destiny的专栏

11-10

2万+

目标检测是将运动的物体从背景中检测出来,人们希望设计能适用于各种监控环境,不受光照、天气等外界因素影响的目标检测算法。但这种算法难免复杂度大,现有一些算法大多是针对某一类问题提出的,主要包括背景减法、相邻帧差法和光流法等1.1背景减法背景减法(backgroundsubtraction)是目前运动目标检测的主流方法,其基本思想是将当前每一帧图像与事先存储或实时...

【车辆检测】基于背景差分法实现道路行驶多车辆检测附matlab代码

matlab_dingdang的博客

06-23

180

运动目标的检测是数字图像处理和模式识别以及计算机视觉领域研究的主要内容之一,也是计算机视觉研究的一个重要领域.对基于背景差分法的视频目标检测的算法进行了研究.以Matlab为主体研究工具,对视频中的运动目标进行检测.对背景差分法的原理和算法进行了研究,并对其进行了详细的讨论和分析.利用中值滤波背景模型来提取背景,并对目标的阴影进行检测与抑制.实验结果表明,采用该算法对运动目标进行检测具有良好的准确性和稳定性. 3 仿真结果 [1]汪国强, 盖琪琳, 于怀勇,等. 基于背景差分法的视频目标检测算法研究[

【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

725

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...

【车辆计数】基于matlab GUI背景差分法道路行驶多车辆检测【含Matlab源码 1911期】

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；

06-25

1945

背景差分法道路行驶多车辆检测完整代码，直接运行，适合小白！可提供运行操作视频！

【车辆计数】背景差分法道路行驶多车辆检测【含GUI Matlab源码 1911期】

Matlab912100926的博客

05-07

1068

背景差分法道路行驶多车辆检测完整代码，直接运行，适合小白！可提供运行操作视频！

2、基于自适应帧差分法的智能移动物体检测

f6g7h8i9j的博客

06-21

本文介绍了一种基于自适应帧差分法（AFD）的智能移动物体检测方法，旨在解决传统方法（如背景减法、光流法和帧差分法）在检测慢速和快速移动物体时效率低、准确性差的问题。通过自适应调整帧间隔和自动阈值处理技术，AFD方法在不同速度和距离的移动物体检测中表现出更高的效率和准确性。实验结果显示，AFD方法在检测率和执行速度上均优于传统方法，尤其在处理慢速移动物体时假阴性率显著降低。此外，文章还探讨了AFD方法在室内监控和交通监控等场景中的应用潜力，并提出了性能优化和未来研究方向。

【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.zip

06-04

总的来说，"【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.zip"提供的资源是一个综合性的实践案例，涵盖了计算机视觉、图像处理以及MATLAB编程等多个关键知识点，对于学习和研究具有很高的价值。...

【车辆计数】基于matlab GUI背景差分法道路行驶多车辆检测【含Matlab源码 1911期】.md

10-14

图像识别：表盘识别、车道线识别、车牌识别、答题卡识别、电器识别、跌倒检测、动物识别、发票识别、服装识别、汉字识别、红绿灯识别、火灾检测、疾病分类、交通标志牌识别、口罩识别、裂缝识别、目标跟踪、疲劳检测...

【车辆计数】基于matlab GUI背景差分法道路行驶多车辆检测【含Matlab仿真 1911期】.zip

11-18

优快云 Matlab武动乾坤上传的资料均有对应的仿真结果图，仿真结果图均是完整代码运行得出，完整代码亲测可用，适合小白； 1、完整的代码压缩包内容主函数：main.m；调用函数：其他m文件；无需运行 ...

向量嵌入：RAG系统背后的语义引擎

uncle_ll的博客

11-29

1302

向量嵌入技术将高维语义信息压缩为低维向量，使相似概念在向量空间中聚集。作为RAG系统的核心，嵌入质量直接影响语义检索效果。从静态词嵌入到动态上下文嵌入，技术不断演进，解决了多义词等难题。现代嵌入模型基于Transformer架构，通过对比学习优化检索性能。选型需考虑MTEB排名、语言支持等维度，并结合业务测试。未来趋势包括多模态融合、知识图谱增强和轻量化部署。嵌入技术已成为NLP领域的关键支柱，其优化对提升RAG系统性能至关重要。

人工智能领域博客

11-28

1843

摘要：本文详细解释了Spark Driver端与Worker端在OSS认证上的核心区别。Driver端通过Spark配置自动认证，而Worker端（独立Python进程）需显式提供认证信息。认证来源优先级为：1)Driver传递参数，2)环境变量，3)IAM角色。文章分析了架构差异导致的不同认证方式，并推荐从Driver传递认证信息的解决方案。当前实现已采用该方案，通过Spark配置或环境变量获取认证后传递给Worker进程，确保PyArrow能正确访问OSS数据。

07_Spring AI 干货笔记之提示词

在科技的浪潮中，我们寻找着创新的火种，在代码的海洋里，我们编织着智慧的网。腾飞开源，就是这样一个由技术精英汇聚而成的博客平台，我们致力于分享在Java、Python、IoT和人工智能等领域的最新研究成果和实战经验。在腾飞开源的博客上，你会看到紧跟技术前

11-30

1486

本文详细介绍了Spring AI中的提示词核心概念与API设计。提示词作为引导AI模型生成特定输出的关键输入，其结构从简单字符串演进为包含多角色消息的复杂形式。Spring AI通过Prompt和Message接口提供结构化提示词管理，支持系统、用户、助手等角色分配。PromptTemplate类实现动态内容渲染，并支持自定义模板引擎。文章还涵盖提示词工程的最佳实践与令牌机制，为开发者提供完整的提示词设计解决方案。

RAG信息检索全解析：从Embedding到Reranker的超详细教程1

Trb201013的博客

11-27

1551

文章介绍了RAG系统中信息检索环节的核心技术，包括文档段落嵌入和用户查询嵌入，将文本转换为向量表示；详细解释了相似度检索的多种方法，如Top-K检索、MMR策略和Reranker二次排序技术；强调了合理切分策略对嵌入效果的重要性，以及查询扩展技术对提高检索准确度的作用。指出RAG的本质是"开卷考试"，检索质量直接影响最终生成效果。

【LLM】DeepSeekMath-V2模型

发现问题，并解决问题，批判性思维

11-29

912

研究问题：这篇文章要解决的问题是如何在大型语言模型（LLMs）中进行自我验证的数学推理。具体来说，现有的基于最终答案奖励的强化学习方法在数学推理中存在根本局限性，因为正确答案并不能保证推理的正确性，特别是在定理证明任务中。研究难点：该问题的研究难点包括：如何在不依赖最终答案的情况下验证推理的正确性；如何在生成和验证之间建立有效的迭代改进循环；如何在没有已知解决方案的开放问题上扩展测试时计算。相关工作：该问题的研究相关工作有：OpenAI的推理模型在定量推理竞赛中取得了显著进展；DeepMind的Deep

昇腾平台 vLLM 部署与性能优化实战：高吞吐推理落地指南