复杂交通场景中车辆视频检测的背景提取与更新

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复杂交通场景中车辆视频检测的背景提取与更新

雷波, 李清泉

文章导航 > 武汉大学学报 ( 信息科学版) > 2009 > 34(8): 906-909

雷波, 李清泉. 复杂交通场景中车辆视频检测的背景提取与更新[J]. 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2009, 34(8): 906-909.

引用本文:

雷波, 李清泉. 复杂交通场景中车辆视频检测的背景提取与更新[J]. 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2009, 34(8): 906-909.

LEI Bo, LI Qingquan. Background Extraction and Updating in Complex Traffic Scene[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2009, 34(8): 906-909.

Citation:

LEI Bo, LI Qingquan. Background Extraction and Updating in Complex Traffic Scene[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2009, 34(8): 906-909.

复杂交通场景中车辆视频检测的背景提取与更新

雷波^1,2,
李清泉^2,3

¹武汉大学电子信息学院,武汉市珞喻路129号,430079;²武汉大学交通研究中心,武汉市珞喻路129号,430079;³武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,武汉市珞喻路129号,430079

基金项目: 国家自然科学基金资助项目(40721001)；国家教育部新世纪优秀人才计划资助项目(NCET050625)

作者简介:
雷波,博士生。主要研究图像测量、目标检测、模式识别。

中图分类号: P237.3;P208

Background Extraction and Updating in Complex Traffic Scene

LEI Bo^1,2,
LI Qingquan^2,3

¹ School of Electronic Information,Wuhan University,129 Luoyu Road,Wuhan 430079,China;² The Traffic Research Center,Wuhan University,129 Luoyu Road,Wuhan 430079,China;³ State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying,Mapping and Remote Sensing,Wuhan University,129 Luoyu Road,Wuhan 430079,China

Funds: 国家自然科学基金资助项目(40721001)；国家教育部新世纪优秀人才计划资助项目(NCET050625)

摘要: 建立了一种适用于复杂交通场景的多层次背景模型,采用随机差影法来获取背景的候选像素,利用空间统计与时间统计的方法确定背景及其可信度。结合目标跟踪结果以区域为单位进行背景更新并排除浅阴影干扰,能在目标出现运动状态变化时快速地恢复背景,并且能够检测出场景中的部分静止目标。实验表明,本算法能及时恢复真实背景,提高了目标检测的准确性。
- 交通信息 /
- 差影法 /
- 背景提取 /
- 目标检测
Abstract: In this paper,a multilayer background model adapted to complex traffic scene is established. A random image subtraction method is adopted to obtain candidate background pixels. A method integrated with temporal and spatial statistics is used to build the background and the credibility of every pixel. The updating is implemented with feedback of object tracking results and shadows excluding,which contributes in fast background restoring when objects' moving status change,and detecting temporary static objects in the scene. Finally,Experiments prove that the algorithm presented in this paper is reliable in restoring real background timely and the veracity of object detection is improved.
- traffic information /
- image subtraction /
- background extraction /
- object detection

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[3]	张瑞倩, 邵振峰, Aleksei Portnov, 汪家明. 多尺度空洞卷积的无人机影像目标检测方法 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2020, 45(6): 895-903. doi: 10.13203/j.whugis20200253
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[5]	何楚, 张宇, 廖紫纤, 徐新. 基于压缩感知的sar图像cfar目标检测算法 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2014, 39(7): 878-882.
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复杂交通场景中车辆视频检测的背景提取与更新

雷波^1,2,
李清泉^2,3

¹武汉大学电子信息学院,武汉市珞喻路129号,430079;²武汉大学交通研究中心,武汉市珞喻路129号,430079;³武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,武汉市珞喻路129号,430079

基金项目: 国家自然科学基金资助项目(40721001)；国家教育部新世纪优秀人才计划资助项目(NCET050625)

作者简介:
雷波,博士生。主要研究图像测量、目标检测、模式识别。

收稿日期: 2009-05-31
修回日期: 2009-05-31
刊出日期: 2009-08-05

中图分类号: P237.3;P208

关键词:

摘要: 建立了一种适用于复杂交通场景的多层次背景模型,采用随机差影法来获取背景的候选像素,利用空间统计与时间统计的方法确定背景及其可信度。结合目标跟踪结果以区域为单位进行背景更新并排除浅阴影干扰,能在目标出现运动状态变化时快速地恢复背景,并且能够检测出场景中的部分静止目标。实验表明,本算法能及时恢复真实背景,提高了目标检测的准确性。

English Abstract

雷波, 李清泉. 复杂交通场景中车辆视频检测的背景提取与更新[J]. 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2009, 34(8): 906-909.

引用本文:

雷波, 李清泉. 复杂交通场景中车辆视频检测的背景提取与更新[J]. 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2009, 34(8): 906-909.

LEI Bo, LI Qingquan. Background Extraction and Updating in Complex Traffic Scene[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2009, 34(8): 906-909.

Citation:

LEI Bo, LI Qingquan. Background Extraction and Updating in Complex Traffic Scene[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2009, 34(8): 906-909.

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