通过背景差获取目标

资 源 简 介

通过背景差获取目标

详 情 说 明

背景差是一种常用的运动目标检测方法，其核心思想是通过比较当前帧与背景模型的差异来识别前景目标。这种方法特别适合在相对静态的场景中检测移动物体，如车辆识别。

首先通过背景差法可以提取出运动车辆的目标轮廓。在获得目标轮廓后，我们需要提取能够有效表征车辆特征的一组描述子。不变矩是一组对平移、旋转和尺度变化具有不变性的特征量，非常适合用来描述车辆形状。除了不变矩外，我们还加入了矩形度（衡量目标与矩形的相似程度）、圆形度（衡量目标的紧凑性）以及体态比（目标的长宽比）等几何特征，共同构成特征向量组。

在识别阶段，我们将待识别车辆的特征向量与预先建立的样本特征向量进行欧式距离计算。欧式距离可以直观地反映两个特征向量之间的相似程度，距离越小表示相似度越高。通过设置合适的阈值，我们可以判断当前目标是否属于已知的车辆类型。

这种方法结合了几何特征和矩特征的优势，对车辆的姿态变化具有一定的鲁棒性，适用于简单的车辆识别场景。但在复杂环境下可能还需要结合其他特征或方法进行优化。