基本的檢測方法是對幀做差，或考慮「背景」幀與其他幀之間的差異。但這種方法需要通過提前設定「預設」幀作為背景。在一些情況下（例如室外），由於光照變化頻繁，這種處理方法就顯得相當不靈活，所以考慮在追蹤系統中採用intelligent方法。
筆者嘗試用knn的背景分割器，寫了乙個用於停車位區域監控攝像頭的api程式，實現對視野內車輛的追蹤，直到車輛正確停到指定車位上，測試場景為樓下小區的露天停車位（抽取了物業的一段監控），程式在ubuntu 16.04系統上測試通過。
圖一：正確停車檢測
圖二：運動車體追蹤
圖三：停到車位區域，檢測完成
運動目標檢測
目錄 檢測方法 背景模型 目標檢測 後處理 檢測方法 基於統計背景模型的運動目標檢測方法 問題 1 背景獲取 需要在場景存在運動目標的情況下獲得背景影象 2 背景擾動 背景中可以含有輕微擾動的物件，如樹枝 樹葉的搖動，擾動部分不應該被看做是前景運動目標 3 外界光照變化 一天中不同時間段光線 天氣等...
運動背景下的運動目標檢測
各種目標檢測方法介紹 懶人可以直接略過 目標檢測是乙個老話題了，在很多演算法當中都有它的身影。目標檢測要做的就兩件事 檢測當前中有沒有目標？如果有的話，在哪？按照先驗知識和背景運動來劃分的話，目標檢測方法大概可以分為兩大類 第一，已知目標的先驗知識。在這種情況下檢測目標有兩類方法，第一類方法是用目標...
運動目標檢測 背景減法
一 原理 背景減法 background subtraction 是當前運動目標檢測技術中應用較為廣泛的一類方法，它的基本思想和幀間差分法相類似，都是利用不同影象的差分運算提取目標區域。不過與幀間差分法不同的是，背景減法不是將當前幀影象與相鄰幀影象相減，而是將當前幀影象與乙個不斷更新的背景模型相減，...