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，福州***识别故障维修，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，***识别，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，福州停车场***识别系统，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。
在运动(光流)场确定之后，去除随机噪声及一些过小的运动，认为在检测时段内运动向量始终在一定范围内保持一致的那些区域属于一个物体，从而可以确定出各运动目标(车辆)在各个时刻的运动参数(速度，方向等).
基于车光流场分析进行跟踪的方法，可以很的计算出运动目标的速度，但是这种方法采用迭代的方法·计算时间较长，无法进行实时的跟踪，并且该方法只考虑利用光流散据来进行决策，所以受到被估算的光流场精度的限制.这些方法受到噪声的影响严重·而且·分割所得的运动对象的边缘精度不够.在运动不完全的情况下，则会产生分割结果不完整等问题。
另外，由于运动场并不是很可靠，因此通常在物体边界或纹理不突出区域产生错误，从而会对分割结果产生明显的影响，因此，由于各方面的限制，使得基于光流法的运动分割并不适合交通场景下的运动分析。
关于IRE，定义CCD摄像机的视频输出大振幅为100IRE或者700毫伏，一个100IRE的视频表示可以完全驱动一个监视器表现好亮度和对比度的影像，只有50IRE或350毫伏的视频表示只有一半的对比度，30IRE或者210毫伏表示只有原始振幅的30%，通常30IRE是低的可用图像的数值，一个标准的摄像机当自动增益提高到大增益时噪度等级应该在10IRE，因此能提供3:1或10dB信噪比可以接受的影像。一个在10IRE下测量的结果可以比在100IRE下测量的结果高出10倍，因此没有标出IRE等级的结果实际上是没有意义的。 3、摄像机的信噪比。在光线很好的情况下，摄像机的信噪比都很好，图像上看不出噪波点，但在光线较暗时，信噪比指标好的摄像机图像依然清晰噪波点少，信噪比指标差的摄像机，噪波点会淹没整个图像。
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