智能交通产品方案(18)

型，将当前帧图像与背景模型进行背景差分得到运动前景像素点，然后对这些运动前景像素进行处理得到车辆信息。该方法效果的优劣依赖于背景建模算法的性能。整个检测过程分为以下几个步骤：

1、由高清摄像抓拍主机获取实时的视频流。

2、利用背景差分算法检测运动前景。首先通过初始多帧视频图像的自学习建立一个背景模型，然后对当前帧图像与背景模型进行差分运算，消除背景的影响，从而获取运动目标的前景区域。

3、根据背景差分运算中运动目标检测的结果，有选择性地更新背景模型，并保存背景模型。

4、过滤噪声，并获取准确的车辆位置。

5、运用时空信息、匹配和预测等算法，对车辆进行准确的跟踪，得到车辆对象的运动轨迹，并保存车辆对象的轨迹信息。

6、判断车辆是否到达触发线位置，如果没有到达，则进行下一帧的检测，如果到达则发出触发信号。

车辆的抓拍触发综合运用了车牌检测算法和车辆检测算法，如下图：

车辆抓拍触发原理示意图

系统首先采用车牌检测算法，在车辆到达触发线的时刻，若系统检测到图像中存在车牌，则触发抓拍，并进行车牌识别；对于无后车牌或后车牌遮挡的车辆，系统无法检测到车牌，此时将启用车辆检测算法，若运动对象与系统内建的车辆模型相匹配，则触发抓拍，并记录为无牌车辆。

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