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主要闡述交通視頻檢測中背景模型的建立，在普通均值法提取背景的基礎上，提出改進的均值提取法，并通過實驗驗證和對比，論證改進的均值法在提取背景圖像方面，可以減少背景中的車輛幻影，得到效果比較好的背景圖，進而對視頻中運動目標的提取作介紹，并通過實驗得到所需的前景圖，即運動目標，為后續的車流量計數工作做好基礎準備。
從二十世紀80 年代開始，隨著科技水平的發展和社會水平的提高、城市人口的不斷增加，從而導致汽車數量也日益增加， 路網的通行能力已經無法再繼續滿足持續增長的交通需求， 交通擁擠和交通堵塞的現象也越來越嚴重，對于交通污染、交通事故、能源消耗等原因引起的一系列損失現已成為世界各個國家都關心和面臨且亟需解決的重大問題。智能交通系統（IntelligentTransportation System，ITS）在傳統交通系統的基礎上，使其進一步智能化、信息化、集成化和網絡化，來保證人、車、路與環境四者間的正常流通，從而使交通系統的效率、可靠性、機動性、經濟性和安全性等方面得到進一步提高， 最終達到保護環境、降低能耗的目的。因此，在近二三十年來，國家政府、研究院以及學者們一直將智能交通系統（ITS）［1］的發展作為一項重點攻關項目。
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