本文在了解了运动目标检测的背景相关检测方法后，对其中的视觉背景提取(ViBE)算法和混合高斯背景建模算法(GMM)进行了研究，学习了算法的理论内容，并在MATLAB平台进行单车辆检测、多车辆检测和动态环境检测的测试实验。

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Vibe算法是一种基于背景更新的前景检测算法，其原理是通过提取像素点（x, y）周围的像素值及以前的像素值建立像素点的样本集，然后再将另一帧（x，y）处的像素值与样本集中的像素值进行比较，如果其与样本集中的像素值的距离大于某阈值的话，则认为该像素点为前景像素点，否则为背景像素点。

使用vibe背景建模算法完成对运动目标的前景提取，这是一种2011年才提出的一种新的背景建模算法，相对于opencv里面的经典混合高斯背景建模速度快了一倍，其算法比混合高斯背景建模跟简单，同时前景的提取效果也好一点，由于速度快，跟适合用于实时视频监控，这里面有个工程用的vs2010和opencv2.4.9配置的可以直接使用，只用自己改下读取视频路径就行

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运动物体检测一般分为背景建模和运动物体分析两步。即构建不包含运动物体的背景模型。然后将新的视频帧和背景模型对比，找出其中的运动物体。目前比较好的背景建模算法有两种：1)文章（Zivkovic Z. (2004) Improved adaptive Gausianmixture model for  backgroundsubtraction, Proceedings of ICPR 2004, August 23-26, Cambridge, UK.）提出的高斯混合模型法。在此算法中，背景的每一个像素都被拟合到一个高斯混合模型。对于新的图片，只需要判断每个像素是否服从这个高斯混合模型就可以判断