利用高斯混合模型的车辆检测

资 源 简 介

利用高斯混合模型的车辆检测

详 情 说 明

高斯混合模型（GMM）是一种常用于计算机视觉中背景建模和前景检测的统计方法，特别适用于车辆检测这类动态场景分析。其核心思想是将背景像素值的分布建模为多个高斯分布的混合，从而能够适应光照变化、动态背景等复杂情况。

在车辆检测应用中，系统首先通过GMM建立背景模型。每个像素被表示为K个高斯分布的加权和，其中权重反映该高斯分布表征背景的可能性。当新一帧图像到来时，系统会将当前像素值与所有高斯分布进行比较：匹配的高斯分布会更新其参数（均值、方差和权重），不匹配的则可能被新分布替代或标记为前景。

与传统单高斯背景建模相比，GMM的优势在于能处理多模态背景（如摇曳的树叶、闪烁的屏幕），这正是交通场景中的常见挑战。对于车辆检测，系统通过背景减除得到前景区域后，通常会结合形态学处理、连通区域分析等技术来精确定位车辆。

Matlab视觉工具箱提供了高效的GMM实现，其中包含关键参数如学习率、高斯成分数量、背景比例阈值等，这些参数直接影响模型对场景变化的敏感度和计算效率。实际应用中需要根据具体场景（如高速公路、城市道路）进行调参，在误检率和漏检率之间取得平衡。