韩海玲，焦红岩

（兰州交通大学教育部重点实验室，甘肃兰州 730070）

1 引言

随着现代经济的高速发展，交通运输的保障就显得尤其重要，对交通管理的要求也越来越高，将计算机科学与通信等高新技术运用于交通监控管理与车辆控制，以保障交通顺畅及行车安全，从而改善环境质量、促进经济发展的智能交通系统ITS（Intelligent traffic system，ITS）也随之产生。在智能交通管理系统中，实时获取交通车流量的车辆检测技术是ITS的基础。利用图像处理技术来实现交通流量的车辆检测技术已成为该研究领域的热点。研究基于图像处理技术的交通流量车辆检测技术始于上个世纪80年代，到现在，检测思想和算法一直在不断的改进和革新。有的研究基于检测区域，有的研究基于整幅图片，大量的文献都是基于整幅图片的研究，如背景差分方法、帧差分方法等。

然而，现今的方法中存在有以下问题：必须靠车道来分割不同车辆；使用某一时刻无运动物体的图像作为背景来提取车辆；忽视车辆阴影的影响；采样频率与车速不匹配导致车辆误计等。对此本研究作了一系列的改进，提出一种新的实用算法，高斯背景建模。主要实现以下几个目的：①实时获取背景图像；②提取每一帧图像上的车辆；③背景图像的更新；④区分每一帧上的不同车辆；⑤对检测到的目标进行跟踪。

2 实验方法

背景建模方法很适合在摄像机静止情景下的背景估计。可以假设背景的缓慢变化符合一个随机概率分布，利用该随机概率分布进行背景建模可以得到比较好的背景估计。……