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基于机器视觉的视频车辆检测是近年快速发展的新技术，它通过摄像机获取运动车辆图像，运用图像处理和计算机图形识别技术对序列图像进行处理，实现目标车辆的检测、识别和跟踪，完成交通事件( 如车辆停车、车辆超速、道路拥挤等)的检测。
基于机器视觉的车辆停车检测系统采用当前帧和背景帧差分的方法，实现了检测线圈范围内图像特征提取。分析了车辆从运动到静止的特征提取值图，并利用车辆存在闽值、车辆存在值、系统最小车辆存在值、系统不相似度阔值、系统相似度值系统相似度最小值、车辆不存在值和系统最小车辆不存在值等参数实现了车辆停车检测。
算法如下：
l 图像特征提取：采用计算差图像质量、差微分面积和差图像不相似度等典型算法
l 图像差分方法的选择：要检测是否有车辆停靠在路面上，采用当前帧和背景帧差分的方法，并利用车辆静止后特征提取值基本不变的属性来确认车辆是否停车。
算法特点是：
l 通过视频检测方法预定位车牌所在的区域，提高了车牌定位的准确性
l 在背景更新时，采用逐帧背景修正和长期背景更换相结合的策略，使该算法对背景变化有更强的适应能力；
l 运算速度快，准确性高
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