基于视频的车辆检测技术综述
基于视频的人体异常行为识别与检测方法综述
基于视频的人体异常行为识别与检测方法综述一、本文概述随着视频监控技术的广泛应用和技术的快速发展，基于视频的人体异常行为识别与检测已成为当前研究的热点和难点问题。
该技术旨在通过分析监控视频，自动检测并识别出人体的异常行为，如暴力行为、跌倒、异常行走姿势等，从而为安全监控、智能监控等领域提供有效的技术支持。
本文旨在综述基于视频的人体异常行为识别与检测技术的研究现状、发展趋势以及面临的挑战，以期为后续研究提供参考和借鉴。
本文首先介绍了基于视频的人体异常行为识别与检测的基本概念和研究意义，阐述了该技术在安全监控、智能交通、医疗护理等领域的应用价值。
接着，本文综述了近年来国内外在该领域的研究进展，包括基于传统图像处理的方法、基于机器学习的方法以及基于深度学习的方法等。
在此基础上，本文分析了各种方法的优缺点，并指出了当前研究中存在的问题和挑战。
本文展望了基于视频的人体异常行为识别与检测技术的发展趋势和未来研究方向，以期为相关领域的研究人员提供有益的参考和启示。
二、人体异常行为识别与检测的基本理论人体异常行为识别与检测是计算机视觉和领域的重要研究方向，其基本理论涉及多个学科的知识。
本部分将介绍人体异常行为识别与检测的基本理论，包括人体行为的表示、特征提取、行为分类与识别以及异常检测的基本原理。
人体行为的表示是实现异常行为识别与检测的基础。
人体行为可以通过多种方式表示，如时空轨迹、姿态序列、骨骼点运动等。
这些表示方法旨在捕捉人体行为的时空特性和动态变化，为后续的特征提取和分类提供基础。
特征提取是行为识别与检测的关键步骤。
通过对人体行为的表示进行特征提取，可以提取出行为的关键信息，如运动模式、姿态变化、行为速度等。
这些特征对于区分正常行为和异常行为至关重要。
常见的特征提取方法包括时域分析、频域分析、运动轨迹分析、姿态分析等。
接下来，行为分类与识别是异常行为检测的核心环节。
通过利用机器学习、深度学习等分类算法，将提取出的特征输入到分类器中，实现对人体行为的分类与识别。
小目标检测综述
小目标检测综述
小目标检测是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，它旨在从图像或视频中检测出小尺寸的目标物体，例如人脸、车辆、行人等。
由于小目标物体的尺寸较小，其特征信息相对较少，因此小目标检测面临着诸多挑战，如目标物体的分辨率低、图像噪声和背景干扰等。
近年来，小目标检测技术取得了很大的进展，出现了许多有效的方法和算法。
以下是一些常见的小目标检测方法：
1. 基于深度学习的方法：深度学习技术在计算机视觉领域中取得了巨大的成功，也被广泛应用于小目标检测中。
常用的深度学习模型包括卷积神经网络 CNN）、循环神经网络 RNN）和生成对抗网络 GAN）等。
2. 基于多尺度的方法：由于小目标物体的尺寸较小，其在不同尺度下的特征信息不同，因此可以采用多尺度的方法来检测小目标物体。
常用的多尺度方法包括图像金字塔、特征金字塔和多分辨率图像融合等。
3. 基于上下文信息的方法：小目标物体通常与周围环境存在一定的上下文信息，因此可以利用这些上下文信息来提高小目标检测的准确性。
常用的上下文信息包括目标物体周围的像素值、目标物体与周围物体的相对位置等。
4. 基于数据增强的方法：由于小目标物体的数据量较少，因此可以采用数据增强的方法来增加数据量，从而提高小目标检测的准确性。
常用的数据增强方法包括翻转、旋转、缩放、裁剪等。
总之，小目标检测是一个具有挑战性的研究方向，需要综合运用多种技术和方法来提高检测的准确性和效率。
随着计算机视觉技术的不断发展，相信小目标检测技术也会不断取得新的突破和进展。
智能交通系统中基于视频图像处理的车辆检测与跟踪方法综述
智能交通系统中基于视频图像处理的车辆检测与跟踪方法综述一、概述随着科技的快速发展和城市化进程的推进，智能交通系统（ITS）已经成为现代交通领域的重要研究方向。
基于视频图像处理的车辆检测与跟踪方法是智能交通系统的重要组成部分，对于提高道路安全、优化交通流量、实现智能交通管理具有重要意义。
基于视频图像处理的车辆检测与跟踪方法主要利用计算机视觉和图像处理技术，对视频序列中的车辆进行自动检测、跟踪和识别。
这种方法可以实时获取道路交通信息，为交通管理和规划提供数据支持。
同时，通过车辆检测与跟踪，还可以实现车辆行为分析、交通事件检测等功能，为智能交通系统的进一步发展提供有力支持。
近年来，随着深度学习、机器学习等人工智能技术的快速发展，基于视频图像处理的车辆检测与跟踪方法也取得了显著的进步。
通过构建深度学习模型，可以实现对车辆目标的准确、快速检测，同时利用多目标跟踪算法，实现对多辆车辆的连续跟踪。
这些技术的发展为智能交通系统的车辆检测与跟踪提供了新的解决方案，也为未来的智能交通发展奠定了坚实的基础。
基于视频图像处理的车辆检测与跟踪方法仍然面临一些挑战，如复杂交通场景下的车辆遮挡、光照变化、动态背景干扰等问题。
未来研究需要不断探索新的算法和技术，提高车辆检测与跟踪的准确性和鲁棒性，以适应智能交通系统的发展需求。
本文将对基于视频图像处理的车辆检测与跟踪方法进行综述，介绍其基本原理、发展历程、现状以及未来的发展趋势。
通过总结现有方法的优点和不足，为未来的研究提供参考和借鉴。
同时，本文还将探讨当前面临的挑战和未来的研究方向，为智能交通系统的进一步发展提供有益的探索和启示。
1. 智能交通系统概述智能交通系统（Intelligent Traffic Systems，ITS）是信息技术、数据通信技术、传感器技术、电子控制技术以及计算机技术的综合应用，旨在构建一种大范围内、全方位发挥作用的实时、准确、高效的综合运输和管理系统。
目标检测文献综述
目标检测文献综述目标检测是计算机视觉领域中的一项重要技术，其应用场景主要包括自动驾驶、安防监控、农业智能等。
目标检测的目的是在图像或视频中自动识别并定位感兴趣的目标，如人、车、动物等。
目前目标检测技术主要分为两大类：基于传统图像处理方法的目标检测和基于深度学习的目标检测。
传统图像处理方法主要采用特征提取、物体检测等算法，目前已经逐渐被基于深度学习的目标检测技术所替代。
深度学习技术主要采用卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等结构进行目标检测，其中以CNN为主。
近些年，在基于深度学习的目标检测技术中，YOLO系列（YouOnly Look Once）的方法备受关注。
YOLO系列的方法具有快速、高效、较优的检测性能优点，具体包括YOLOv1、YOLOv2和YOLOv3。
其中，YOLOv3在速度和准确度上都取得了显著的提升，引起了广泛的关注。
除了YOLO系列，还有一些其他深度学习方法也获得了不错的检测性能，如SSD（Single Shot MultiBox Detector）、Faster R-CNN、RetinaNet等。
这些方法不同于YOLO系列的方法，它们采用了更为复杂的网络结构和特征提取方式，主要是从提高检测性能方面入手。
目标检测技术的应用场景越来越广泛，不仅在自动驾驶、安防监控等领域中得到了广泛应用，还在农业智能中得到了广泛探索。
例如，在农业领域，目标检测可以应用于作物病虫害的检测、农田监测等方面，为农业生产提高生产效率和生产质量提供了可靠的技术支持。
然而，目前目标检测技术还存在一些问题和挑战。
例如，对于复杂场景下的遮挡等问题，目标检测算法仍有一定误检和漏检率。
此外，对于小目标检测和深度解析等问题，目前的算法还有待进一步完善和优化。
针对目标检测技术存在的问题和挑战，需要进一步研究和优化算法，以适应各种场景下的目标检测需求。
我们相信，在研究人员不断探索和努力下，目标检测技术一定会取得更加优秀的性能和更加广泛的应用。
视频物体检测技术综述
视频物体检测技术综述随着社交媒体和数字娱乐的快速发展，视频内容的需求日益增长。
为了提供更好的用户体验，视频物体检测技术得到了广泛应用。
视频物体检测技术是一种对视频数据进行分析和理解的方法，旨在从视频中准确识别和跟踪出现的物体。
本文将对视频物体检测技术进行综述，介绍其基本原理、常用方法和应用领域。
一、基本原理和方法1.1 图像物体检测技术基本原理图像物体检测是视频物体检测的基础，其核心原理是将输入图像中的每个像素与预定义的目标类别进行比较，然后根据比较结果确定物体是否存在于图像中。
常见的图像物体检测方法包括基于区域的方法（如Selective Search和Region Proposal Network）和基于深度学习的方法（如Faster R-CNN和YOLO算法）。
1.2 视频物体检测技术基本原理视频物体检测技术在图像物体检测的基础上，通过对连续帧的检测结果进行分析和整合，从而实现对视频中物体的准确跟踪和检测。
常见的视频物体检测方法有两类：one-shot方法和tracking-by-detection方法。
one-shot方法通过对视频中的每一帧进行独立的物体检测，然后将结果整合得到物体的轨迹信息。
而tracking-by-detection方法则在视频序列中对目标进行连续跟踪，并根据每一帧的检测结果对目标进行更新和修正。
二、常用方法2.1 传统的视频物体检测方法传统的视频物体检测方法主要是基于视觉特征工程和目标跟踪技术。
其中，视觉特征工程方法主要包括颜色特征、纹理特征、形状特征和运动特征等。
目标跟踪技术则是通过对目标的运动轨迹进行建模和预测，实现对视频中目标的准确定位和跟踪。
2.2 基于深度学习的视频物体检测方法基于深度学习的视频物体检测方法近年来得到了广泛应用，其核心思想是利用深度神经网络模型对视频数据进行特征学习和检测。
常见的基于深度学习的视频物体检测方法有Two-Stream网络、I3D网络和Tube-CNN网络等。
基于视频图像的交通事件自动检测算法综述
２ １ 年 ４月 ０１
计 算 机 应 用 研 究
Ａ ｐ ｉ ａｉｎ Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｏ ｏ ｕ ｅ ｓ ｐ ｌ ｔｏ ｓ ａ ｃ ｆＣ ｍｐ ｔ ｒ ｃ
Ｖ０ ． ． １２８ Ｎｏ ４
Ａｐ ． ２ １ ｔ ０１
基 于视 频 图像 的交通 事件 自动检 测 算法综 述
Ｓ ｒ ｅ ｆｖ ｄ ｏ ｂ ｓ ｄ ｉ ｇ ｒ ｆ ｃ ａ ｔ ｍａ ｉ ｎ ｉ ｅ ｔｄ ｔｃ ｉ ｎ ａ ｇ ｒｔ ｍ ｕ ｖ ｙ ｏ ｉ ｅ — ａ ｅ ｍａ ｅ ｔａ ｕ ｏ ｔ ｉ ｃｄ ｎ ｅｅ ｔｏ ｌ ｏ ｉｈ ｉ ｃ
ＸＵ ｎ ．Ｗ Ｕ ｅ ｇ ｄ ｎ ．ＣＨＥＮ Ｄｏ ｇ ｙ ｅ Ｙａ ｇ Ｃｈ ｎ — ｏ ｇ ｎ —ｕ
行描 述 。 目标 检测和跟 踪得 到的是底层信 息 ， 实现 交通 事件的 自动检 测需对跟踪 结果进行更 深层 次的理 解和 而
识 别。然后 重点介绍 了运动理 解和行为识 别 中的 ＨＭＭ（ 隐马 尔可 夫模 型 ） 法和 Ｓ Ｆ 方 Ｏ Ｍ（自组织特 征 映射神 经
网络 ） 法。最后从 运动分割 和特征提 取方 面分析 了技 术难 点及 解决 方案 ， 可能的研 究方向进行一定 的预 测。 方 对
ｂｅ ｖｏ ｅ ｏ ｎｔｏ ｈａ ｉｒｒ ｃ ｇ ｉｉｎ． Ｆ ｎ ｌｙ，ａ ａｙ ｅ ｅ ｈｎｃ ｌｄ ｆｉｕ ｅ ｎ ｈ ｉ ｓｉ ｅ ｓ ｌ ｉｎ ｆｏ ｍｏｉ ｎ ｓ ｇ ｎａｉｎ ａ ｄ ｆ ａｕ ｅ ｉ ａｌ ｎ ｌｚ ｄ ｔ ｃ ｉａ ｉｆｃ ｈｉｓａ ｄ ｔｅｒｐｏ ｓｂｌ ｏｕｔ ｒ ｍ ｔｏ ｅ ｍｅ ｔｔｏ ｎ ｅ ｔ ｒ ｏ
ｅ ｔ ｃｉｎ ａｐ ｃ，ａ ｅｌａ ｏｅａｔ ｇｔｅｐ ｓｉｌ ｅｅｒｈ ｄｒｃｉｎ ｘｒ ｔ ｓｅ ｔ ｓｗ ｌ ｓｆｒｃ ｓｉ ｈ ｏ；ｂｅｒｓａｃ ｉ ｔ ． ａ ｏ ｎ ｅ ｏ
《2024年视觉跟踪技术综述》范文
《视觉跟踪技术综述》篇一一、引言视觉跟踪技术是计算机视觉领域中一项重要的研究内容，其目的是在连续的图像序列中，对特定目标进行定位、识别和跟踪。
随着计算机视觉技术的快速发展，视觉跟踪技术在智能监控、智能交通、无人驾驶、虚拟现实等领域的应用越来越广泛。
本文将对视觉跟踪技术进行综述，包括其基本原理、关键技术、发展历程、研究现状及未来趋势。
二、视觉跟踪技术的基本原理与关键技术视觉跟踪技术的基本原理是通过分析视频序列中目标的位置信息，利用图像处理和计算机视觉技术，实现目标的定位、识别和跟踪。
其关键技术主要包括目标检测、特征提取、匹配与跟踪等。
1. 目标检测目标检测是视觉跟踪技术的第一步，其主要任务是在视频序列中检测出感兴趣的目标。
常用的目标检测方法包括基于阈值的方法、基于区域的方法、基于特征的方法等。
其中，基于特征的方法在复杂场景下具有较好的鲁棒性。
2. 特征提取特征提取是视觉跟踪技术中的关键环节，其主要任务是从目标中提取出能够描述目标特性的信息。
常见的特征包括颜色、形状、纹理等。
随着深度学习技术的发展，基于深度学习的特征提取方法在视觉跟踪中得到了广泛应用。
3. 匹配与跟踪匹配与跟踪是视觉跟踪技术的核心，其主要任务是在连续的图像序列中，根据提取的特征信息，实现目标的定位和跟踪。
常用的匹配与跟踪方法包括基于模板匹配的方法、基于光流法的方法、基于滤波器的方法等。
其中，基于滤波器的方法在实时性方面具有较好的性能。
三、视觉跟踪技术的发展历程与研究现状视觉跟踪技术的发展历程可以追溯到上世纪70年代，经历了从简单到复杂、从低级到高级的发展过程。
随着计算机硬件和软件技术的不断发展，以及新的算法和理论的不断涌现，视觉跟踪技术的性能和鲁棒性得到了不断提高。
目前，视觉跟踪技术已经成为计算机视觉领域的研究热点之一。
国内外众多学者和研究者针对不同场景和需求，提出了许多新的算法和模型。
同时，随着深度学习技术的发展，基于深度学习的视觉跟踪算法在复杂场景下取得了较好的性能。
车辆重识别 综述
车辆重识别综述车辆重识别综述随着交通事故的持续增多，车辆监控系统变得越来越重要。
如何准确地识别车辆，追踪车辆，成为了交通监控领域的热门话题。
车辆重识别技术随之而来，并得到广泛研究和应用。
本文将从车辆重识别的角度，按类别进行综述。
1. 基于图像的车辆重识别基于图像的车辆重识别是目前最常用的车辆重识别技术。
该技术通过提取车辆图像的特征，如颜色、车型、车标等，对车辆进行识别。
其中，颜色是最常用的特征之一。
车辆在颜色方面有较大的差异性，因此可以通过颜色来识别车辆。
但是，由于环境的影响，颜色特征容易受到光线、时间等因素的影响，影响识别的准确性。
2. 基于视频的车辆重识别基于视频的车辆重识别相比基于图像的识别，可以提供更多的信息，如车辆的运动轨迹、速度等。
该技术需要对连续的视频帧进行处理，从而可以更准确地识别车辆。
但是，该技术对计算资源的要求较高，对设备的性能也有一定的要求。
3. 基于深度学习的车辆重识别近年来，随着深度学习技术的发展，基于深度学习的车辆重识别逐渐成为研究热点。
该技术通过训练深度学习模型，从而更准确地识别车辆。
深度学习模型可以从大量的数据中学习特征，使得识别的准确性大大提高。
但是，该技术需要大量的计算资源和数据支持，对于缺乏资源的应用场景来说，不太适用。
4. 基于目标跟踪技术的车辆重识别基于目标跟踪技术的车辆重识别可以实现对车辆的持续追踪。
该技术对于交通监控系统来说尤为重要，可以对重要目标进行跟踪和监控。
基于目标跟踪技术的车辆重识别需要对车辆的特征进行建模，然后通过建模来追踪目标。
但是，该技术的准确度和稳定性也需要得到进一步的提高。
总结：本文从图像、视频、深度学习和目标跟踪四个角度综述了车辆重识别技术。
各种技术都有其优缺点，需要根据实际应用需求来选择。
未来，车辆重识别技术将会在交通安全、交通管理等领域得到广泛的应用。
多摄像头接力跟踪综述
科技与创新┃Science and Technology &Innovation·82·2019年第06期文章编号：2095－6835（2019）06－0082－02多摄像头接力跟踪综述吴雨迪（广州市第十六中学，广东广州510000）摘要：随着社会的发展和科学技术水平的不断进步，视频监控技术逐渐走向数字化和智能化。
同时，人们对于交通监控和违章追究、无人驾驶等方面的需求日益增强。
因此，大型监控网络的发展迫在眉睫，而基于多摄像头的接力跟踪则是大型监控网络不可缺少的一部分。
从目标定位、单摄像头机内追踪和多摄像头间交接三个部分出发，给出了相应流程中对应的常用算法，完整分析了多摄像头接力追踪的全部过程。
最后指出了目前仍存在的问题，并对该技术未来发展进行了展望。
关键词：多摄像头；接力跟踪；目标定位；目标交接中图分类号：TP391.41文献标识码：ADOI ：10.15913/ki.kjycx.2019.06.0821引言计算机视觉技术是指利用摄像头等输入设备充当人类眼睛获取图像信息，并采取一系列图像处理算法对输入图像进行研究、分析，提取出有用信息并给出反馈的一种技术，是人工智能的一个重要分支。
随着计算机视觉技术的迅猛发展，摄像机已经广泛应用于人类工作、生活的各个方面，例如视频监控、人机交互、车牌识别、路标检测、行人检测等，尤其是随着人们对无人驾驶智能车需求的日益增长，基于摄像头的目标检测成为了当下研究的热门方向。
伴随着视频监控网络的不断壮大，单摄像头目标检测逐渐被多摄像头接力目标追踪检测所替代。
如何利用计算机视觉技术代替人工，实现多个摄像头之间目标的接力检测追踪，已经成为目前视频检测中的一个关键问题。
典型的多摄像头接力追踪过程如图1所示。
图1多摄像头接力追踪示意图2多摄像头目标追踪检测的应用价值2.1大场景或大范围内实现可疑目标检测和连续跟踪现如今，随着时代的发展，公共安全面临着越来越多的考验与挑战。
视频目标检测与跟踪算法综述
视频目标检测与跟踪算法综述1、引言运动目标的检测与跟踪是机器视觉领域的核心课题之一，目前被广泛应用在 视频编码、智能交通、监控、图像检测等众多领域中。
本文针对视频监控图像的运动目标检测与跟踪方法，分析了近些年来国内外的研究工作及最新进展。
2、视频监控图像的运动目标检测方法运动目标检测的目的是把运动目标从背景图像中分割出来。
运动目标的有效分割对于目标分类、跟踪和行为理解等后期处理非常重要。
目前运动目标检测算法的难点主要体现在背景的复杂性和目标的复杂性两方面。
背景的复杂性主要体现在背景中一些噪声对目标的干扰，目标的复杂性主要体现在目标的运动性、突变性以及所提取目标的非单一性等等。
所有这些特点使得运动目标的检测成为一项相当困难的事情。
目前常用的运动目标检测算法主要有光流法、帧差法、背景相减法，其中背景减除法是目前最常用的方法。
2.1 帧差法帧差法主要是利用视频序列中连续两帧间的变化来检测静态场景下的运动目标，假设(,)k f x y 和(1)(,)k f x y +分别为图像序列中的第k 帧和第k+1帧中象素点(x ，y)的象素值,则这两帧图像的差值图像就如公式2-1 所示：1(1)(,)(,)k k k Diff f x y f x y ++=- (2-1)2-1式中差值不为0的图像区域代表了由运动目标的运动所经过的区域（背景象素值不变），又因为相邻视频帧间时间间隔很小，目标位置变化也很小，所以运动目标的运动所经过的区域也就代表了当前帧中运动目标所在的区域。
利用此原理便可以提取出目标。
下图给出了帧差法的基本流程：1、首先利用2-1 式得到第k 帧和第k+1帧的差值图像1k Diff +；2、对所得到的差值图像1k Diff +二值化（如式子2-2 示）得到Qk+1；3、为消除微小噪声的干扰，使得到的运动目标更准确，对1k Q +进行必要的滤波和去噪处理，后处理结果为1k M +。
111255,,(,)0,,(,)k k k if Diff x y T Q if Diff x y T+++>⎧=⎨≤⎩ （T 为阈值） （2-2）帧差流程图从结果看在简单背景下帧差法基本可检测到运动目标所在的位置，而且计算简单，复杂度低。
基于深度学习的视频异常检测研究综述
基于深度学习的视频异常检测研究综述基于深度学习的视频异常检测研究综述随着深度学习技术的迅猛发展，视频异常检测作为一项重要的研究领域也得到了广泛关注。
视频异常检测的目标是从视频流中检测出不符合正常行为模式的事件或物体。
这对于安全监控、交通管理、工业生产等领域具有重要意义。
本文将综述基于深度学习的视频异常检测的研究进展，包括网络架构、数据集和评估指标等方面。
一、网络架构基于深度学习的视频异常检测研究中，常用的网络架构包括传统的卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）以及其变体以及循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）。
CNN被广泛应用于图像处理领域，通过卷积层和池化层提取局部特征，从而实现高效的图像分类和检测。
在视频异常检测中，CNN被用于提取每帧图像的特征，然后通过光流或空间-时间聚合方法将时序特征提取出来，进一步进行异常检测。
RNN则能够处理时序数据，并且能够建模长时依赖关系。
在视频异常检测中，RNN可以通过处理视频帧的时序特征，对时间上的异常做出准确的预测。
二、数据集数据集在视频异常检测研究中起到了至关重要的作用。
目前，常用的视频异常检测数据集包括UCSD Pedestrian数据集、ShanghaiTech数据集、Avenue数据集和CUHK Avenue数据集等。
这些数据集包含了不同场景下的视频，并被标注了正常和异常的帧。
这些数据集的使用使得研究者得以验证他们的算法的有效性和性能。
此外，还可以用于对比不同算法的性能，进一步推动视频异常检测研究的发展。
三、评估指标评估指标是评价视频异常检测算法性能的重要指标，常用的评估指标包括准确率（Accuracy）、漏报率（Miss Rate）和虚警率（False positive rate）等。
准确率反映了算法对正常帧和异常帧分类的准确程度。
漏报率是指被错误地标记为正常帧的异常帧的比率，而虚警率是指被错误地标记为异常帧的正常帧的比率。
行人检测技术研究综述
行人检测技术研究综述行人检测技术是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，它的主要目标是通过计算机算法来识别图像和视频中的行人目标。
行人检测技术在很多领域中都有广泛的应用，如智能交通系统、安防监控、自动驾驶等。
本文将对行人检测技术的研究进行综述。
首先，行人检测技术的发展历程可以分为两个阶段：传统的机器学习方法和深度学习方法。
在传统的机器学习方法中，通常使用Haar特征和分类器（如SVM、Adaboost等）来进行行人检测。
这些方法在准确率方面有一定优势，但需要手工提取特征，且对光照和尺度变化敏感。
随着深度学习的兴起，基于深度神经网络的行人检测方法逐渐成为主流。
其中，卷积神经网络（CNN）被广泛应用于行人检测任务中。
CNN通过在图像中滑动卷积核，学习到不同层次的特征表示，从而提高了行人检测的准确率和鲁棒性。
目前，一些最先进的行人检测算法，如Faster R-CNN、YOLO和SSD，都采用了CNN来提取特征并生成候选区域。
其次，行人检测技术的研究面临一些挑战和问题。
首先是遮挡问题，即当行人被其他物体或人遮挡时，很难准确地进行检测。
为了解决这个问题，研究者们提出了一些创新的方法，如多尺度检测、上下文信息利用和部件检测等。
其次是光照变化和尺度变化问题。
由于光照和尺度的变化较大，传统的行人检测算法往往无法处理这些情况。
为了解决这个问题，一些研究者提出了基于深度学习的多尺度网络，可以在不同的尺度和光照下进行行人检测。
此外，行人检测技术还面临着实时性的要求。
在实际应用中，行人检测需要在实时性的条件下完成。
对于视频监控系统或自动驾驶汽车等需要实时响应的应用场景，检测速度是一个关键因素。
为了提高检测速度，研究者们提出了一些加速方法，如区域建议网络（RPN）和快速RCNN等。
最后，未来的研究方向可以从以下几个方面展开。
首先，可以进一步提高行人检测的准确率和鲁棒性，尽量减少误检和漏检的情况。
其次，可以将行人检测与其他任务相结合，如行人重识别、行人姿态估计等。
基于视频的公路隧道火焰检测算法研究综述
收稿 日期 ：２ ０—０— ９ ０ ７ ９ ２
灾检 测功 能 。最后一 点 ，也是很 重要 的 ，基于视 频的 火焰
作者 简 介 ：刘建伟 （９ ） 男，哈 尔滨 工业大 学深圳研 究生院教 １６ 像存 储 ，以便 以后调 查火 灾事 故有
《2024年基于深度学习的目标检测研究综述》范文
《基于深度学习的目标检测研究综述》篇一一、引言随着深度学习技术的快速发展，其在计算机视觉领域的应用越来越广泛。
目标检测作为计算机视觉领域的一个重要研究方向，其对于图像处理、视频监控、无人驾驶、人脸识别等领域的广泛应用，具有重要意义。
本文将对基于深度学习的目标检测进行综述，探讨其研究现状、发展动态和未来趋势。
二、目标检测的背景及意义目标检测是计算机视觉领域中的一项重要任务，其主要目的是在图像或视频中识别出特定目标的位置和类别。
在许多领域中，如安防监控、无人驾驶、智能机器人等，目标检测技术都发挥着至关重要的作用。
传统的目标检测方法主要依赖于手工设计的特征提取器和简单的分类器，然而这种方法对于复杂多变的目标和复杂背景的适应性较差。
随着深度学习技术的发展，基于深度学习的目标检测方法在性能上有了显著提升，为许多领域提供了新的解决方案。
三、深度学习在目标检测中的应用基于深度学习的目标检测方法主要分为两大类：基于区域的目标检测方法和基于回归的目标检测方法。
其中，基于区域的方法以R-CNN系列算法为代表，通过提取候选区域并进行分类和回归实现目标检测；而基于回归的方法则以YOLO（You OnlyLook Once）和SSD（Single Shot MultiBox Detector）等算法为代表，通过回归实现目标的边界框预测和类别预测。
在深度学习模型的选择上，卷积神经网络（CNN）是应用最广泛的一种。
CNN可以通过自动学习图像中的特征表示，提高目标检测的准确性和鲁棒性。
此外，还有许多针对目标检测设计的网络结构，如FPN（Feature Pyramid Network）等，通过多尺度特征融合提高对不同大小目标的检测能力。
四、目标检测的研究现状及发展动态目前，基于深度学习的目标检测方法已经在许多领域取得了显著的成果。
在算法性能上，通过不断改进网络结构和优化训练策略，目标检测的准确性和实时性都有了显著提升。
在应用领域上，目标检测技术已经广泛应用于安防监控、无人驾驶、智能机器人等领域。
智能交通系统综述
四、结论
本次演示对智能交通系统的概念、发展历程、应用领域、研究现状及未来发 展趋势进行了综述。通过归纳整理和分析比较发现，当前智能交通系统的研究已 经取得了一定的成果，但仍存在诸多不足和需要进一步探讨的问题。未来智能交 通系统的发展将迎来更多的机遇和挑战，需要不断引入新技术、加强融合发展、 重视数据分析与利用、提高安全性和隐私保护等方面的研究，以适应日益复杂的 城市交通管理需求，推动城市可持续发展。
概述
近年来，美国对智能交通系统的研究和应用取得了显著进展。伴随着技术进 步和市场需求的变化，美国智能交通系统的覆盖范围已经从城市扩展到郊区，从 道路运输扩展到铁路、水路等多种运输方式。同时，政策法规的出台也极大地推 动了智能交通系统的发展。
技术综述
1、系统架构：美国智能交通系统的架构主要由感知层、通信层、数据处理 层和应用层组成。其中，感知层主要通过传感器、摄像头等设备获取交通系统的 运行状态信息；通信层负责数据的传输和共享；数据处理层对获取的数据进行清 洗、分析和存储；应用层则针对不同的应用场景，开发相应的软件工具和应用程 序。
研究主要集中在智能化调度、实时导航等方面；在慢行交通管理方面，研究 主要集中在智能化导航、安全预警等方面。
三、智能交通系统未来发展趋势 与挑战
随着科技的不断发展，智能交通系统将迎来更多的发展机遇和挑战。未来智 能交通系统的发展趋势主要体现在以下几个方面：
1、技术创新：未来智能交通系统将不断引入新的技术，如5G通信、物联网、 人工智能等，实现更加智能化、高效的交通管理。
2、城市管理：智能交通系统在城市管理中的应用主要体现在智慧城市建设、 公共安全监控、应急响应等方面。借助智能交通系统，城市管理者可以实时监测 城市交通运行状况，及时发现和解决交通问题。同时，公共安全监控和应急响应 系统也能够迅速响应突发情况，保障城市居民的生命财产安全。
基于深度学习的目标检测综述
基于深度学习的目标检测综述目标检测是计算机视觉领域中重要的研究方向之一，它在许多应用领域中发挥着关键作用，如自动驾驶、安防、医疗等。
目标检测的任务是在图像或者视频中检测并定位感兴趣的物体，同时给出物体的类别信息。
当前，深度学习已经成为目标检测中的长足工具，广泛应用于各种场景。
本综述将介绍深度学习在目标检测中的应用，包括经典的基于深度学习的目标检测方法，如R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等，以及最新的一些优化和改进方案，如YOLO、SSD和RetinaNet等。
1. R-CNNR-CNN是一种基于深度学习的目标检测框架，提出于2014年。
R-CNN使用区域建议方法生成若干可能包含目标的区域，并将这些区域输入到卷积神经网络中进行分类与回归。
R-CNN虽然取得了不错的效果，但训练和测试速度很慢，并且需要进行多次图像裁剪和卷积，导致其效率低下。
Fast R-CNN是在R-CNN基础上引入RoI pooling层，取代了R-CNN中的SVM分类器，大大提高了速度和准确率。
同时，Fast R-CNN也提出了正负样本平衡损失函数，通过一系列的分类与回归网络，在保证效率的情况下，提高了检测精度。
Faster R-CNN是当前目标检测领域的主流框架，其主要特点是引入了区域建议网络（RPN），用于生成候选区域。
其相比于Fast R-CNN在召回率和检测质量上有了巨大提升，同时训练和测试速度也得到了大幅提高。
4. YOLOYOLO是You Only Look Once的缩写，是一种基于单个神经网络的目标检测框架，可以一次性识别整张图片中的所有目标。
YOLO不需要生成候选区域，实现了端到端的训练和测试，因此速度非常快。
但是，YOLO的检测精度相比于Faster R-CNN等框架还需要进一步提高。
5. SSDSSD是Single Shot Multibox Detector的缩写，是一种基于单个神经网络的目标检测框架，旨在提高YOLO的检测精度。
基于视频图像的车辆速度检测技术研究的开题报告
基于视频图像的车辆速度检测技术研究的开题报告一、选题背景和意义车辆速度检测技术在交通管理和公路安全方面具有重要意义。
目前，车辆速度检测的方法主要有雷达测速和摄像头测速两种方式，其中摄像头测速技术由于其准确性和灵活性等优势，在实际应用中的地位越来越重要。
本课题旨在研究基于视频图像的车辆速度检测技术，通过对视频图像的处理和分析，提取车辆运动特征，计算车速，实现对车辆速度的准确检测。
二、研究内容（1）视频图像预处理：在摄像头拍摄的视频中，由于光照、天气等因素的影响，视频中的图像常常包含噪声和干扰。
因此，需要对视频图像进行预处理，包括噪声去除、图像增强等步骤。
（2）车辆运动特征提取：通过分析视频图像中车辆运动轨迹和运动状态，提取车辆行驶的方向、速度等特征。
（3）车辆速度计算：结合车辆运动特征，利用数学方法和图像处理技术，计算车辆行驶速度。
（4）车辆速度检测系统设计：基于上述步骤，设计并实现基于视频图像的车辆速度检测系统，包括视频采集、预处理、特征提取、速度计算和结果输出等功能。
三、研究方法本项目的研究方法包括理论研究和实验研究两个方面。
理论研究主要是通过文献调研和相关领域的知识积累，深入掌握基于视频图像的车辆速度检测技术的理论基础和实现方法。
实验研究主要是通过编写程序和使用相关软件来实现车辆速度检测系统，并对系统进行性能测试和数据分析。
四、预期成果本项目的预期成果包括以下几个方面：（1）基于视频图像的车辆速度检测技术研究报告。
（2）基于视频图像的车辆速度检测系统的设计和实现。
（3）数据分析和性能测试报告，对系统的精度、稳定性、实时性等进行评价。
五、进度安排本项目的时间安排如下：（1）第1-2个月：开展文献综述和理论研究，深入了解基于视频图像的车辆速度检测技术。
（2）第3-4个月：熟练掌握相关软件和技术工具，进行实验研究并对数据进行分析。
（3）第5-6个月：对系统进行性能测试和调试，并不断优化系统的设计和实现。
《2024年基于深度学习的目标检测研究综述》范文
《基于深度学习的目标检测研究综述》篇一一、引言目标检测是计算机视觉领域中的一个核心问题，其主要任务是在给定的图像或视频中找出预定的目标物体，并进行精确定位和识别。
随着深度学习技术的发展，基于深度学习的目标检测方法已经成为了当前研究的热点。
本文旨在全面综述基于深度学习的目标检测方法的研究现状、主要技术、应用领域以及未来发展方向。
二、深度学习在目标检测中的应用深度学习在目标检测中的应用主要体现在卷积神经网络（CNN）的广泛应用。
CNN能够自动提取图像中的特征，使得目标检测的准确率和效率得到了显著提高。
基于深度学习的目标检测方法主要分为两类：基于区域的目标检测方法和基于回归的目标检测方法。
（一）基于区域的目标检测方法基于区域的目标检测方法首先在图像中提出一系列候选区域，然后对这些区域进行分类和回归，以确定目标的位置和类别。
典型的算法包括R-CNN系列（如Fast R-CNN、Faster R-CNN等）。
这类方法在准确率上表现出色，但计算复杂度较高，难以满足实时性要求。
（二）基于回归的目标检测方法基于回归的目标检测方法直接在图像上回归出目标的位置和类别。
典型的算法包括YOLO系列（You Only Look Once）、SSD（Single Shot MultiBox Detector）等。
这类方法在速度和准确率之间取得了较好的平衡，适用于实时性要求较高的场景。
三、主要技术与方法（一）特征提取特征提取是目标检测中的关键步骤。
深度卷积神经网络能够自动提取图像中的特征，如颜色、形状、纹理等。
这些特征对于目标检测的准确率和效率具有重要影响。
目前，常用的特征提取网络包括VGG、ResNet、MobileNet等。
（二）候选区域生成在基于区域的目标检测方法中，候选区域的生成是一个重要环节。
常用的候选区域生成算法包括Selective Search、EdgeBoxes 等。
这些算法能够在图像中提出一系列可能包含目标的候选区域，为后续的分类和回归提供基础。
目标检测 发展综述
目标检测发展综述全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：目标检测是计算机视觉领域的一个重要研究方向，其在自动驾驶、视频监控、智能安防、人脸识别等应用中有着广泛的应用。
近年来，目标检测技术得到了迅速的发展，取得了显著的进展。
本文将从目标检测的起源、发展历程、技术演变及未来趋势等方面进行综述，希望能够为相关领域的研究人员和开发者提供一定的参考和启示。
一、目标检测的起源目标检测作为计算机视觉中的一个重要研究方向，起源于上世纪80年代。
最早的目标检测方法是基于传统图像处理技术和机器学习算法的，例如HOG特征+SVM分类器等。
这些方法主要是基于手工设计的特征和目标检测算法，在一定程度上能够满足简单场景下的目标检测需求，但在复杂场景下表现不佳，存在着定位准确度低、召回率不高等问题。
二、目标检测的发展历程随着深度学习算法的兴起，尤其是卷积神经网络（CNN）的广泛应用，目标检测技术得到了显著的提升。
在2012年AlexNet的诞生后，Faster R-CNN、YOLO、SSD等一系列基于深度学习的目标检测算法相继提出，性能大幅度提升，达到了实时检测、高精度定位等方面的要求。
这些算法通过网络的端到端训练，摒弃了传统方法中需要手工设计特征的过程，大大简化了目标检测的流程，并取得了令人瞩目的成果。
三、目标检测技术的演变尽管深度学习在目标检测领域取得了巨大成功，但目标检测技术仍在不断演进。
近年来，一些新型目标检测算法相继被提出，如Mask R-CNN、RetinaNet、CenterNet等。
这些算法在保持高精度检测的进一步提升了目标检测的效率和性能。
Mask R-CNN在实现目标检测的同时还能够实现实例分割，进一步提升了目标检测的多样化能力。
目标检测技术还在与其他领域相结合，不断探索新的应用场景。
在无人机、智能机器人等领域，目标检测技术的发展为智能设备提供了更广阔的应用前景。
跨领域的研究也为目标检测技术的提升提供了更多可能性和机遇。
基于人工智能前沿技术的交通事件视频检测系统
道路与交通NO.012021160车时代AUTO TIME基于人工智能前沿技术的交通事件视频检测系统盖一铎（河北陆航检测认证有限公司，河北石家庄050061）摘要：本文综述了基于视频分析的高速公路事件检测系统的发展历程、传统技术方法存在的问题后，分析了人工智能领域深度学习等新算法与技术在此领域的应用情况，并对未来发展趋势做出展望。
关键词：高速公路；视频事件检测；人工智能；深度学习视频监控系统是高速公路机电工程的一个重要组成部分，在我国的高速公路建设中已经成为普及的标准配置，从地理位置上可划分为收费站监控系统、路段监控系统、隧道和大型桥梁监控系统。
1系统功能基于视频分析的高速公路智能事件检测系统，是指利用摄像机采集的图像信号对交通情况进行实时监控，通过一定视频检测算法及时发现并报告特定的交通事件，帮助管理人员快速发现道路异常情况，实现各类交通异常事件如车辆停驶、行人穿越、抛洒物、烟雾、火灾、拥堵等以及时处理,可以在一定程度上预防交通事故的发生。
借助这套系统，管理人员无须时刻盯着监控屏幕，只需在收到自动报警时进行人工干预。
这样只需少量人员便可以同时负责很多路监控视频的管理工作，并且监控视频不一定需要在显示屏上进行实时播放，在发现可疑行为时再临时切换到屏幕上即可，从根本上解决了海量监控视频源和有限监控能力之间的矛盾[1]。
2早期技术与存在问题早期产品一般也同时具备交通参数采集功能，以替代传统的基于磁感应、雷达技术的车流量、车速等检测设备。
共同特点是交通参数采集功能稳定，准确率高，但事件检测功能实现不理想，难以达到实际应用的要求。
原因是这些产品采用传统的计算机图像模式识别技术，如灰度比较法、背景差分法、帧差法、边缘检测法等算法，在应用到更为复杂的事件检测任务时暴露出识别范围小，识别效率低，识别精度差的缺陷。
3人工智能与深度学习近年来，随着计算机视觉、人工智能（AI ）技术的迅猛发展，新的技术手段不断涌现并应用到这一领域，在识别准确率、识别效率与识别性能实现了比较大的突破。
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基于视频的车辆检测技术综述学院：信息科学与工程学院专业：测控技术与仪器0902班学号：090401065姓名：孙娟摘要基于视频的车辆检测器近年来在智能交通系统(ITS)中得到了越来越广泛的应用。
本文分别讨论了常用基于视频的车辆检测算法，同时分析比较了各种方法的优缺点。
车辆跟踪的基本类型。
最后，说明了这一领域仍然存在的问题和对可能的研究方向进行了一定的预测。
关键字：视频；车辆检测；车辆跟踪引言城市智能交通已逐步得到社会各界的广泛关注，如何通过智能交通系统建设来缓解日益严重的交通问题已成为交通领域的研究热点。
车流量检测系统是智能交通(ITS)的基础部分，在城市道路建设、国道高速公路建设、隧道桥梁建设以及交通流的基础理论研究中占有很重要的地位。
近年来，逐渐发展起来了以空气管道检测技术、磁感应检测技术、波频检测技术和视频检测技术等[1~2]为代表的多种交通检测技术[3]。
常用的基于视频图像的车辆检测算法有：光流检测法、背景差法、相邻帧差法、边缘检测法[4]等。
智能交通系统（Intelligent Transport Systems,ITS)是将先进的信息技术、数据通信传输技术、电子传感技术、电子控制技术及计算机处理技术等运用于整个交通管理而建立的一种大范围、全方位发挥作用的，实时、准确、效的综合交通运输管理系统[5~6] 。
国际上一些发达国家[7~8] 从上世纪60年代起，就开始了有关智能交通系统的研究，美国是目前智能交通系统发展最为先进的国家。
2001年4月，美国召开了一次由智能交通系统行业260名专家参与的全国高层讨论会，并且制订了二十一世纪前10年智能交通系统的发展总体规划。
在此阶段，各国通过立法或其他形式，逐渐明确了发展ITS战略规划、发展目标、具体推进模式及投融资渠道等。
美、日等发达国家在推动ITS研发和试点应用的同时，从拓展产业经济视角，不断促进ITS产业形成，注重国际层面竞争，大规模应用研发成果。
如美国，参与ITS研发公司达600多家，其中半数以上为美国大型公司，包括航空和国防工业公司。
日本，在四省一厅联合推动ITS研发活动后，一直在加速ITS实际应用进程，积极推动如车辆信息通信系统、电子收费系统等应用。
车辆信息通信系统已进入国家范围内实施阶段并迅速扩展。
目前，我国智能交通技术已经渗透到了公路、铁路、水路和航空中，并都取得了一定的进展。
中国在智能交通方面也做了大量投入，截至目前为止，己经取得了一定的成果[9] 。
“十五”期间，科技部组织实施了国家科技攻关计划“智能交通系统关键技术开发和示范工程”，内容涉及了ITS领域中的智能控制、信息采集与融合、运输管理、短程通信等关键技术和系统集成技术，并且将对2008年北京奥运会、2010年上海世博会以及广州亚运会等起到非常积极的意义。
交通检测系统[10]是近年来计算机视觉领域中备受关注的前沿方向，也是智能交通系统的重要环节，负责采集有关道路交通流量的各种参数通过利用架设在道路上方的摄像机拍摄得到实时交通场景的视频序列图像，送到车辆检测模块、车辆识别模块和车辆跟踪模块，由检测、识别和跟踪的结果可以分析提取出交通流量参数，如车辆数量、类型、车流量、车流密度，平均车速以及交通事故检测等，这类实时道路交通信息及各种服务信息汇总到交通管理中心的交通监测模块，并经集中处理后，传送至公路交通系统的各个用户，使公众能够高效地使用公路交通设施，从而到达提高道路负载能力和行驶效率以及节约能源等目的。
下面将重点从处理方法入手回顾车辆检测与跟踪这两方面近年来国内外的发展现状。
1 车辆检测车辆检测的目的判断是否有车经过检测区，并建立一个与之对应的跟踪对象，主要提供车流量等信息。
减少车辆检测算法的计算量和提高实时性是一对矛盾，解决这对矛盾是提高系统检测准确度和稳定度的关键，然而实际中光照的变化、背景混乱运动的千扰、运动目标的影子、摄像机的抖动以及运动目标的自遮挡和互遮挡现象的存在，这些都会影响车辆检测和分割的精度，必须在算法中考虑这些因素的影响及其去除的方法。
2 基于视频的车辆检测算法基于视频的车辆检测算法可分为如下几类：光流法检测，帧差法，背景消减法，边缘检测法，运动矢量检测法。
下面按照上述分类分别加以介绍。
2．1 光流法检测光流的概念是Gibson于1950年提出的。
所谓光流是指图像中模式运动的速度，光流场是一种二维(2D)瞬时速度场，其中二维速度向量是可见的三维速度向量在成像平面上的投影。
光流法是把检测区域的图像变为速度的矢量场，每一个向量表示了景物中一个点在图像中位置的瞬时变化。
因此，光流场携带了有关物体运动和景物三维结构的丰富信息，通过对速度场(光流场)的分析可以判断在检测区域内车辆的有无。
2．2 帧差法帧差法是将前后两帧图像对应像素点的灰度值相减，如果灰度差值很小，可以认为该点无车经过；反之灰度变化很大，则认为有车经过。
帧差法的特点是实现简单、运算速度快，对于动态环境自适应性是很强的，对光线的变化不是十分的敏感。
采用这种方法时，需要考虑如何选择合适的时间间隔进行差分，这一般依赖于所监视的车辆的运动速度。
对快速运动的车辆，需要选择较小的时间差，如果时间间隔过大，最坏情况下车辆在前后两帧中没有重迭，造成被检测物体为两个分开的车辆；而对慢速运动的物体，应该选择较大的时间差，如果时间间隔过小，最坏情况下，车辆在前后两帧中几乎完全重迭，根本检测不到车辆。
Lipton等提出了取连续两帧对应象素点的差的绝对值，通过与阈值函数比较，确定是移动物体还是背景。
Lipton等进一步指出：利用连通区域准则克服检测到的运动实体内部产生的空洞，消除孤立的点，从而为进一步的模块匹配和目标分类打下基础。
Collins等[11]人研究了一种自适应背景减除与连续3帧差分相结合的混合算法，这种方法能够快速有效地从背景中检测出运动目标，比连续两帧差分的效果要好。
因为，由帧差得到的结果区域实际上是车辆前后两个位置的“或”区域，比车辆本身要大，文献[12]提出了一种使用模糊聚类的方法来合并检测到的“或”区域，并采用Kalman滤波器来预测运动车辆下一时刻可能处于的区域，缩小目标搜索的区域范围，从而达到快速跟踪车辆的目的。
帧差法是以背景固定不变为前提的，如果背景变动，这种方法就失效了。
针对这种情况，有人提出了将相邻两帧的邻域比较与帧差法相结合，先对由摄像机运动引起的背景移动进行补偿，然后再进行差分运算，克服了传统帧差法中背景去除不干净的现象。
文献[13]提出了基于图像对称差分运算的运动目标检测，以连续3帧序列图像为一组处理对象，先进行绝对差运算，再作均值滤波及最大熵的自动门限分割得到二值图像，从而使得运动缓慢目标的二值分割象素区域扩大，保证了算法能很好地检测出复杂背景中的低信噪比、小运动目标。
2．3 背景消减法背景消减法是目前基于视频检测算法中最常用的一种方法。
背景消减法可以看作一种特殊的帧差法。
它是一种利用当前帧图像与背景图像对应象素点的灰度差值来检测车辆的技术：如果当前图像的象素点和背景图像的象素点灰度值差别很大，就认为此象素点有车通过；相反，如果当前图像的象素点和背景图像的象素点灰度值差别较小，在一定的阈值范围内，我们就认为此象素点为背景象素点。
背景消减法的关键是背景提取与背景更新。
然而它对于动态场景的变化，例如光照的变化和阴影的干扰等特别敏感。
因此，选取一个可靠的背景模型进行背景的提取与动态更新以适应环境的变化是必要的。
背景消减法根据其背景模型的不同又可分为：直方图法、平均值法、单分布高斯背景模型、混合高斯分布背景模型、Kalman滤波器法，HMM模型法。
2．4 边缘检测法边缘检测方法是在不同的光线条件下利用车体的不同部件、颜色等提供的边缘信息有效的提取车辆的边缘，从而进行静止和运动车辆的检测。
相对于背景消减法，由于车辆的表面、形状及颜色不同，边缘检测法所能提供的信息相当显著。
即便车辆与路面的颜色相同，因为车辆要比地面反射更多的光线所以车辆仍能被检测出来。
运动车辆的边缘可通过计算图像在空间和时间上的灰度的变化率和变化方向获取。
空间上的边缘检测算法可用基于方向导数求卷积的边缘检测算子比如Sobel、Roberts、Robinson、Krisch、Prewitt、高斯拉氏算子(LOG)等进行边缘提取，这些算子在算法复杂度以及效果上有很大的差别，应根据实际情况选用适合的算子；而时间上的边缘检测算法是通过计算连续帧之间对应象素点的差获得。
但是上述边缘检测算子本质上是高通滤波器，它们在增强边缘的同时也同样扩大了引起边缘劣化的高频噪声。
为了克服高频噪声的影响，在传统的边缘检测算法的基础上，先对图像进行平滑滤波减弱噪声影响，再进行边缘提取。
Marr 和Hildreth提出了先用高斯函数对图像进行平滑滤波，然后采用Laplace算子进行边缘增强的方法，其边缘检测效果有了很大提高。
基于滤波的图像边缘提取方法由于抗噪能力和准确率都有较大提高，已成为边缘检测的重要发展方向。
但是若对图像进行平滑滤波，在抑制高频噪声的同时还会减弱边缘。
文献[14]提出了基于小波变换的多尺度边缘提取方法。
文献将边缘检测的核指标(误检率和定位精度)分别用小波尺度因子表示，经分析发现：大尺度的滤波器抑制噪声(误检率降低)；而用小尺度滤波器准确定位边缘(定位精度提高)并提取边缘。
边缘检测法对环境光线变化的鲁棒性高于背景消减法。
但是对于车辆边缘不明显和道路边缘明显的情况，一般的边缘检测法可能造成漏检、误检。
针对道路背景的影响，有人提出了分别提取背景边缘图像和当前帧边缘图像，然后用包容性检测来去除背景边缘，得到对应的车辆边缘信息。
该方法先对路况边缘图像进行削顶处理，使得路况边缘图像中的车辆边缘和背景边缘有同样的峰值，然后选用连续的n幅图像进行叠加，最后进行简单的阈值判断就可以去除路况边缘图像中的车辆信息，从而得到加宽的背景边缘图像。
又由于实时路况边缘图像中的背景边缘是得到的背景边缘图像的一部分，所以采用包容性检测来去除背景边缘。
如果实时路况边缘图像中某点在背景边缘图像中对应点为边缘点，则认为该点是背景边缘而去除。
这样，结果图像只会保留车辆的框架，提高了车辆检测的正确性。
除了基于梯度算子的传统边缘检测算法外，近年来，基于形态学的边缘检测算法日益受到重视。
由于梯度算子对噪声敏感并不能检测较细的边界，而基于形态学的边缘检测算子对此有更好的处理效果。
通常的形态学边缘检测算子包括blur．min，top．hat，和开-闭算子。
在此基础上，Fathy和Siyal 发展了一个新的边缘检测算子：可分离形态学边缘检测器(SMED)，SMED在关键区域内应用可分离中值滤波器去除噪声同时用简单易实现的形态学算子检测边缘，降低了计算的复杂度，获得了较好的检测效果。