在道路交通拥堵中检测车辆的最佳背景减法算法是什么？答案

【问题标题】：what is the best background subtraction algorithm for detecting vehicles in road traffic jam?在道路交通拥堵中检测车辆的最佳背景减法算法是什么？
【发布时间】：2015-10-07 09:30:23
【问题描述】：

我的问题是检测车辆。相机在红绿灯支架上一定程度上朝下。问题是亮度，因为太阳改变了它的位置。那么对于这种情况，什么背景减法算法是稳健的呢？我只知道帧差分、均值滤波器和MoG。

【问题讨论】：

使用 MoG 及其强大的功能。承受所有气候变化，因为它会学习出现的新框架。使您的背景稳定。
谢谢。我会。我要把它放在嵌入式系统上。你能给我一个设备吗？
我可以帮你写代码，但不确定嵌入式系统。

标签： computer-vision object-detection background-subtraction object-recognition

【解决方案1】：

对于背景随时间变化的情况，受益于基于自适应的算法可以让您嘴上露出笑容。当此类算法看到预先学习的模型发生一些变化时，例如阳光变化，它们会尝试学习新的背景模型。我建议你的是算法：AdaptiveSelectiveBackgroundLearning。在我的一些项目中，我还受益于AdaptiveMedianBGS 方法，该方法非常快速且对更改具有鲁棒性。如果您使用 C++ (OpenCV) 进行开发，您会发现 BGS 库非常有用。在那里，您可以找到许多背景减法方法的实现。请参阅 bgslibrary here。

【讨论】：