OpenCV车辆检测系统中传统算法的效果比较研究(2)

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3.2.4 光流法的特点 14

3.2.5 光流法算法 14

3.2.6 光流法实现过程 15

3.2.7 光流法实验结果 16

3.3 帧差法 18

3.3.1 帧差法原理 18

3.3.2 帧差法特点 18

3.3.3 帧差法公式 19

3.3.4 帧差法实现过程 19

3.3.5 帧差法实验结果 19

3.4 背景差分法 20

3.4.1 背景差分法原理 20

3.4.2 背景差分法特点 20

3.4.3 背景差分法公式 21

3.4.4 背景差分法实现过程 22

3.4.5 背景差分法实验结果 23

3.5 对比小结 25

4 结束语 26

4.1 课题总结 26

4.2 不足与展望 26

致谢 27

参考文献 28

1 绪论

1.1 课题的背景与意义

随着现代经济的发展，车辆成为人类生活绝对不能缺少的存在。无论是从出行方便对的角度还是作为一种固定资产的角度，车辆在被越来越多的人需求着。古人有诗云：“父母在，不远游”，“家书抵万金”等等，就是交通不便对生活造成不便的确实证据。而车（此处其实泛指所有交通工具）的存在，使人类变得非常任性，原本十天半个月的路程，被缩减到一天甚至几个小时。我认为，在通讯方面，车辆仅次于网络，但在运输方面，目前没有什么研究可以取代车辆，也许在未来的某一天，人类研究出了空间跳转的仪器，那个时候，大概就是车辆的末日了。

和世界上所有的事物一样，总归会有两面性，车辆带来了方便的同时，也的的确确带来了不便。比如一年到头各地层出不穷的交通事故，已经多到让人见怪不惊的地步了，如果不是什么特别重大，或者奇怪的交通事故，已经根本引不起关注了。不能说是人性冷漠，而是大多数人都默认了这种便利带来的“代价”。人类的生命，随着科技的发展，在某些方面变得十分顽强，但是同样在另一些方面，变得极端脆弱，颇有些过刚易折的道了。

但是逃避绝对不是办法，因噎废食只能阻碍人类进步的道路，思考如何解决才是正道。于是人们就想出了限速等等制约因素，但是这种长时间，重复性高的工作，交给人做是非常不合适的。于是，车辆检测的仪器和方法变得需求非常旺盛。研究高效，精确，适应性强的方法是交通管理迫切需求的。现阶段存在的运动物体检测算法其实五花八门，包括一些原生的算法和一些结合优化的算法（这种是绝对的主流，原生算法在应用方面完全没有优势，结合了各种算法的优点的优化算法才能担任及时检测工作），在精确度，效率还有对环境的需求限制方面各有不同。根据我的思考结果，由于现在硬件行业也是高速发展，与此直接挂钩的效率问题，绝对是三个因素中最为次要的。精确度主要依赖于人的研究，提高精确度的方法其实有很多种，比如说帧差法就分为三帧差分法和二帧差分法，三帧差分法就能提取出更精确的边界。计算方面，也能做很大的文章。既然是人想出的东西，优化的方法总是有千千万万种的。如果说前两种都是对人类自身研究成果的挑战，但三种对环境的需求和限制，则是对自然的挑战了。自然环境绝对不会一成不变，不说其他干扰因素，就说运动物体研究绝对离不开的条件，光的存在好了，难道能有什么办法使自然环境光照条件永恒不变吗。所以我认为，如何使算法适应各种各样的环境，才是最大的难题，也是最具有想象力的部分。