運動車輛的檢測與跟蹤.pdf

1、交通信息采集技術在智能交通系統(tǒng)中的作用不言而喻。基于視覺的交通采集技術由于具有檢測范圍大、設置靈活、調整容易、安裝維護方便、檢測參數(shù)豐富的優(yōu)點，被廣泛的應用于工程中。 運動車輛參數(shù)的采集是在自然場景下進行的，不僅背景復雜，而且背景中很可能存在與目標特征相似的區(qū)域，這些因素造成了處理過程中背景更新難。同時，目標本身還存在旋轉、縮放的問題，因而運用背景差分、模板匹配、特征提取等方法都很難保證對運動車輛長時間準確的提取。考慮到視頻序列

2、圖像具有幀間連續(xù)性，本文通過幀間差分的方法檢測運動車輛。為了更加準確有效的提取車輛，在描述車輛運動信息的同時希望能獲得車輛輪廓模型信息，本文提出一種融入運動信息的基于像素可信度的快速水平集分割方法，實驗結果表明，該算法提取運動目標的效果十分明顯。 最后，在運動物體分割的基礎上，本文依據(jù)分割出的運動目標輪廓的位置、面積和外接矩對場景中的車輛進行識別和跟蹤。運動跟蹤的同時，通過運動估計來預測下一時刻可能的運動。并通過估計值對檢測值的