基于自适应运动直方图的运动车辆检测

作为计算机视觉中的重要主题之一，移动车辆分割引起了研究人员的极大关注。 但是，动态场景中的干扰运动对象阻碍了鲁棒的检测。 在本文中，我们解决了动态场景中移动车辆分割的问题。 基于动态背景和运动车辆的独特运动特性，我们提出了一种用于运动车辆分割的自适应运动直方图。 所提出的算法包括两个过程：自适应背景更新和基于运动直方图的车辆分割。 在自适应背景更新过程中，我们利用了场景的光照变化，并提出了一种新的背景演化方法。 在基于运动直方图的车辆分割过程中，根据场景中的运动信息来维护和更新自适应运动直方图，然后根据所保持的运动直方图来检测运动中的车辆。 典型场景的实验结果证明了该方法的鲁棒性。 定量评估和与现有方法的比较表明，该方法提供了很多改进的结果。