帧差法

　　帧间差分法又称图像序列差分法.当监控场景中出现运动物体时，帧与帧之间会出现较为明显的差别，两帧相减，得到两帧图像对应像素点亮度值差的，通过判断它是否大干阀值来分析视频或图像序列的运动特性，确定图像序列中有无物体运动，图像序列逐帧地差分，相当于对图像序列进行了时域上的高通滤波。

　　帧差法的优点是计算简单且不易受环境光线变化的影响，但它不能检测静止车辆，且处理效果与图像采样频率以及被检测车辆的车速有关·如果视频检测嚣采样频率过小，而车速较快，可能会造成误分割：反之如果采样频率过大且车速较慢，又会造成过度覆盖，情况下运动物体可能完全重叠，类似于静止车辆，从而导致无法分割出运动物体。

　　可靠的背景图像是背景差法能否成功提取目标区域的关键.背景图像可由人工拍摄一幅没有车辆的图像来得到，也可以通过序列图像的平均来得到，显然，建筑物阴影、浮云或光照的变化都会造成背景环境明显的变化.由于这些环境变化因素，作为参照物的背景需要定时更新·目前有多种背景更新方法，常用的方法是多帧平均( Frame***mging)法和选择更新(Selective Updating)法。

简单的多帧平均法是直接将前面若干输入图像的平均值作为当前背景.多帧平均法的缺点在于对场景改变过于敏***，而这种改变并不总是由车辆运动引起的.选择更新法的基本思想是只将没有检测到运动的区域即真正的背景进行更新·在背景更新前，先逐像素判断相邻两幅图像的差值，如果小于一个闽值，则说明在这个像素位置没有检測到车辆-可进行背景更新操作，这种方法依赖于阚值的选取，如果闷值选择不合理，背景图像将很快变得不可用.在选择更新背景前进一步加入背景调整步骤，即首先计算当前帧和上帧图像问的平均灰度之差，若差值大干设定阁值，则认为当前帧的平均灰度发生突变，就要在背景图像上逐像素加上此差值。

　　***识别系统背景差方法的优点是：原理和算法设计简单：根据实际情况确定N值进行处理后，所得结果直接反映了运动目标的位置、大小，形状等信息，能够得到比较的运动目标信息.但是·基于背景差的车辆检测的准确性很大程度上依赖于背景图像的可靠性.总的来说.背景差法对环境光线的变化非常敏感，背景图像需不断地被更新以迎合环境光线、阴影和天气的变化等·因而背景更新中的误差累计是影响背景差法精度的重要因素。

***识别在停车场管理系统中的应用和优势

    以***号代替传统停车卡进出，可以解决传统系统中的问题：

    1、解决传统系统中，一卡多车的情况；

    2、解决传统系统中，卡未携带的情况；

    3、解决传统系统中，卡丢失所引起的换卡补卡工作；

    4、解决传统系统中，卡损坏所引起的换卡补卡工作；

    5、解决传统系统中，远距离卡的穿透性以及更换电池。

    6、解决传统系统中，恶意取走临时卡的情况。

    7、解决传统系统中，发卡机的卡容量有限。

    8、解决传统系统中，操作员乱收费问题。