随着汽车行业的兴起,洗车行对于视频监控提出更高的要求。经营业主希望有一套专门针对于洗车行的智能监控系统,能够对进店的车辆所提供的不同服务种类进行自动识别,根据不同的服务收取不同的费用,最终完成智能计费的工作。在这套智能监控系统中,需要根据不同的洗车行为来判断出不同的洗车服务。洗车行为识别的研究成为整个智能监控系统的关键。由于洗车行室内光线偏暗,对视频通过灰度拉伸等预处理操作,突显出感兴趣的区域和有用的信息。针对光流法、帧差法、背景减除法进行对比,分析了运动前景目标检测的效果。围绕着背景减除法的背景建模,对比了三种常用的背景建模方法:均值滤波法、单高斯背景建模法和混合高斯背景建模法,混合高斯模型法对于含有泡沫等细微动态的背景有很好适应性。结合帧差法和背景减除法的优缺点,使用了改进的前景目标检测算法,使前景提取效果得到了提升。本文最后对五种简单的洗车行为进行了识别:车辆进出、员工绕车移动、擦拭车身、车身打蜡、冲洗车身。对洗车行为从前景目标特征和运动轨迹两个方面分析。车辆的进出采用的基于前景目标面积特征的方法。员工绕车移动的行为则是基于运动轨迹的方法能很好的识别绕车行为。对于擦拭车身行为,对于员工运动前景目标区域求外接矩形和质心,矩形和质心改变的频率会满足一定的条件;另外在这一过程中使用洗涤剂而产生白色泡沫,对泡沫的检测作为擦车行为的一个必要条件,本文采用形态学方法对泡沫进行检测。外接矩形和质心改变的频率特征,加上泡沫的检测能够很好地区分打蜡和擦拭车身的行为。最后则是冲洗车身的识别,喷水枪的使用会产生很强的水雾,对于存在水雾的图像区别于正常的图像,水雾会使图像中白色光的含有量上升,使得图像的饱和度下降,以此来进行水雾检测。此外,在冲洗车身时,得到前景运动目标的灰度图像,二值化时阈值提高,前景区域会发生显著变化,这也是冲洗车身行为区别于其他行为的重要依据。本文是针对一家洗车行来做洗车行为识别的,同样的也适用于其他相似的洗车行、洗车修理厂等情况。本文主要针对单个洗车工单个车辆的洗车行为进行了研究,暂不适用于多人或者更复杂的环境。