融合两帧差分和背景差分的车辆检测算法

针对传统背景差分法和两帧差分法在车辆检测任务中出现的噪声、鬼影和空洞问题，提出一种将两者融合的静态背景下运动车辆检测算法。建立背景帧和检测帧的类别矩阵M1和M2,消除噪声和空洞；引入最大类方差法(Otsu)生成背景帧和检测帧的灰度级矩阵G1和G2,以此构造鬼影区的灰度级变化特征β,分割鬼影区域。实验结果表明，融合算法在测试集上的检测效果达到88.41%的平均F1值，相比传统的两帧差分、高斯混合模型和视觉背景提取算法均有大幅提升。