[发明专利]一种基于运动车辆跟踪的车流量统计方法

权利要求书

1.一种基于运动车辆跟踪的车流量统计方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1采集车辆视频流图像，利用多尺度的形态学梯度算子对该视频流图像进行预处理；

S2采用自适应背景更新率的混合高斯模型进行运动目标检测；

S2.1建立混合高斯模型；

S2.2结合8邻域帧差法和混合高斯模型确定自适应背景更新率；

S2.3进行高斯模型匹配来更新高斯背景模型以及运动车辆检测；

S3进行卡尔曼滤波的运动车辆跟踪和车流量统计。

2.根据权利要求1所述的一种基于运动车辆跟踪的车流量统计方法，其特征在于，所述S2.1中，假设图像中每个像素点的观测样本为{X₁,X₂,X₃....X_t}，使用K个高斯分布描述t时刻X_t属于背景的数学模型为：

P(Xt)=Σi=1Kωi,t·η(Xt,μi,t,Σi,t)---(1)]]>

(1)式中，i表示某个混合高斯模型，i＝1,2,...K；K表示混合高斯模型的个数；ω_i,t表示t时刻第i个高斯模型的权值，其中ω_i,t满足∑ω_i,t＝1；η(X_t,μ_i,t,∑_i,t)表示t时刻第i个高斯分布，其定义为：

η(Xt,μi,t,Σi,t)=1(2π)n2|Σi,t|12e-12(Xt-μi,t)TΣi,t-1(Xt-μi,t)---(2)]]>

(2)式中，∑_i,t为协方差矩阵其中表示像素点在t时刻的第i个高斯模型的方差，n为X_t的维数。