運(yùn)動(dòng)車(chē)輛視頻序列跟蹤算法的研究.pdf

1、近年來(lái)隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，交通問(wèn)題日益顯現(xiàn)，嚴(yán)重的交通堵塞、交通事故頻發(fā)以及日益加劇的環(huán)境污染一直困擾著人們。智能交通系統(tǒng)作為最有效的解決方法一直是人們研究的熱點(diǎn)。本文采用了理論研究和實(shí)驗(yàn)仿真相結(jié)合的方法，研究了智能交通系統(tǒng)中快速公路車(chē)輛跟蹤算法。
　　 重點(diǎn)分析了車(chē)輛在公路上的運(yùn)動(dòng)形式，運(yùn)用卡爾曼濾波法建立了理想情況下車(chē)輛運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的描述模型，仿真研究表明該模型能夠較好的對(duì)車(chē)輛進(jìn)行定位。由于實(shí)際情況往往很難滿足高斯噪聲及線性

2、系統(tǒng)的要求影響了模型對(duì)車(chē)輛狀態(tài)描述的準(zhǔn)確性，因此提出了將卡爾曼濾波與改進(jìn)的均值漂移算法相結(jié)合的方式來(lái)對(duì)車(chē)輛進(jìn)行跟蹤；首先利用卡爾曼濾波預(yù)測(cè)出車(chē)輛的大致位置，然后以該位置為搜索中心對(duì)車(chē)輛的最優(yōu)位置進(jìn)行迭代，并將迭代結(jié)果作為車(chē)輛的真實(shí)位置，實(shí)驗(yàn)結(jié)果和性能分析表明，該算法的跟蹤效果理想，算法魯棒性好。車(chē)輛在跟蹤過(guò)程中，往往會(huì)出現(xiàn)目標(biāo)遮擋的情況，此時(shí)車(chē)輛會(huì)產(chǎn)生不規(guī)則的變形并且在遮擋的部分，目標(biāo)的特征信息會(huì)丟失，重點(diǎn)分析了遮擋的各個(gè)階段并引入了目