基于组合前景提取的混合交通两轮车辆视频检测

针对混合交通流中两轮车辆视频检测问题,提出一种基于混合高斯模型(GMM)与背景累加模型(BAM)的组合前景提取方法,该方法将GMM与BAM组合得到的2种前景图像分别经过滤波和形态学的膨胀操作处理,然后进行'与'操作,过滤掉高斯前景中的大量噪声,提取出感兴趣前景区域.针对两轮车辆的轮廓边缘特征,采用Canny边缘检测提取边缘信息,去除前景区域中的非目标区域,采用两轮车辆的自建模板,通过欧氏距离进行模板匹配,定位并标记感兴趣区域中的目标区域.在OpenCV和Matlab7.1实验测试平台上,对典型城市混合交通路段的交通流视频进行测试.结果表明,该方法对混合交通流中两轮车辆的识别检测具有较高的准确率.