1、智能交通系統(tǒng)(ITS)是新一代的交通管理系統(tǒng),它包括交通流量檢測、車輛識別、交通異常事件檢測等方面,車輛的實(shí)時檢測算法是基于視頻的智能交通系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù).復(fù)雜背景中的運(yùn)動目標(biāo)檢測容易受背景擾動和光線變化的影響,因此將視頻序列分割成具有"語義意義的目標(biāo)",是一項非常具有挑戰(zhàn)性的任務(wù).該論文介紹了固定攝像機(jī)條件下運(yùn)動目標(biāo)檢測基本原理和方法,其中,背景消減法是最常用的運(yùn)動目標(biāo)檢測技術(shù).背景模型的自適應(yīng)更新是背景消減法的關(guān)鍵,其快速準(zhǔn)確提取是影

2、響運(yùn)動目標(biāo)檢測的重要因素,因此,該文著重研究了背景提取算法的加速問題,使得處理速度能夠達(dá)到實(shí)時性的要求.彩色圖像能夠提供更多的視覺信息,因此該文還在色彩空間內(nèi)對交通視頻進(jìn)行分割并進(jìn)行陰影檢測,達(dá)到將運(yùn)動目標(biāo)準(zhǔn)確完整提取出來的目標(biāo).歸納起來,該文的具體工作如下:1.系統(tǒng)闡述了圖像處理的基礎(chǔ)知識,討論了視頻圖像分割的基本原理和方法,為后面的研究工作奠定了堅實(shí)的基礎(chǔ).2.提出了一種基于Intel奔騰SIMD指令和混合高斯模型的快速背景提取方法

3、.基于混合高斯模型的背景提取算法能夠準(zhǔn)確的提取背景,但是速度較慢.在一種改進(jìn)的混合高斯背景模型中,Jeffrey值的計算和背景模型的更新等存在著很高的內(nèi)在SIMD并行性,通過將數(shù)據(jù)按照SSE數(shù)據(jù)類型組織,實(shí)現(xiàn)了混合高斯背景模型的SIMD算法.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:嵌入奔騰SIMD指令的方法比傳統(tǒng)方法提高75％左右的速度,達(dá)到了實(shí)時處理的要求,具有較大的實(shí)際應(yīng)用價值.3.提出了一種基于顏色信息的運(yùn)動目標(biāo)檢測算法.首先通過建立一個可靠的背景更新模型