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文檔簡(jiǎn)介
1、本文主要研究了基于特征的車(chē)輛及車(chē)牌的檢測(cè)與跟蹤。對(duì)車(chē)輛特征的檢測(cè)與提取主要是利用背景差分的方法來(lái)完成,其中背景通過(guò)高斯模型進(jìn)行建立和更新,然后通過(guò)連通域標(biāo)定的方法將運(yùn)動(dòng)物體的輪廓用一個(gè)矩形框框定出來(lái)。對(duì)車(chē)輛特征的跟蹤主要采用兩種方法來(lái)完成:一種方法是使用mean shift迭代算法實(shí)現(xiàn)跟蹤;另一種方法是使用基于surf特征的方法實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的跟蹤。當(dāng)目標(biāo)與背景灰度值很相近或連續(xù)兩幀的重疊區(qū)域較小時(shí),mean shift算法進(jìn)行目標(biāo)跟蹤時(shí)很容
2、易出現(xiàn)誤匹配和匹配不上的情況,基于surf特征的方法不受這些因素的影響。此外surf特征對(duì)旋轉(zhuǎn)、尺度縮放、亮度變化保持不變性,對(duì)視角變化、仿射變換、噪聲也保持一定程度的穩(wěn)定性,使用surf特征進(jìn)行目標(biāo)匹配時(shí)準(zhǔn)確度比較高。車(chē)輛車(chē)牌的檢測(cè)與跟蹤便是設(shè)計(jì)使用基于surf特征提取與匹配的方法來(lái)實(shí)現(xiàn)的。
本文用OpenCV和Visual C++6.0搭建實(shí)驗(yàn)平臺(tái),對(duì)相同視頻的車(chē)輛特征的檢測(cè)與跟蹤使用mean shift迭代算法進(jìn)行跟
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