基于多特征融合的室外車輛魯棒跟蹤研究.pdf

1、室外車輛跟蹤技術(shù)作為智能交通中的核心內(nèi)容和關(guān)鍵技術(shù),是車輛的行為分析和識(shí)別的前提。在變通視頻監(jiān)控中,可以利用檢測和跟蹤得到信息、對交通運(yùn)輸進(jìn)行整體規(guī)劃。隨著交通量持續(xù)增長,交通擁擠和阻塞現(xiàn)象日益嚴(yán)重,交通污染與交通事故越來越引起社會(huì)的普遍關(guān)注。利用智能交通系統(tǒng)(ITs)來提高道路的利用率、道路交通的安全程度和道路使用的舒適性已成為未來交通運(yùn)輸?shù)陌l(fā)展方向。
　　雖然對室外車輛的跟蹤已經(jīng)取得了許多有效的算法,但在視頻目標(biāo)跟蹤的實(shí)際應(yīng)用

2、中仍存在著如光照的變化、跟蹤目標(biāo)位姿的改變、背景中的干擾以及噪聲等等許多的困難,因此如何實(shí)現(xiàn)對室外車輛的魯棒跟蹤目前仍是一項(xiàng)極具挑戰(zhàn)性的任務(wù)。
　　本文針對室外車輛跟蹤技術(shù)中的難點(diǎn)問題,在粒子濾波的框架下提出了一種自適應(yīng)多特征融合的目標(biāo)跟蹤算法。本文首先在目標(biāo)跟蹤中引入了特征的不確定性度量,它可以依據(jù)每種特征粒子分布和似然函數(shù)來衡量各特征的可靠性。在粒子總數(shù)目一定的前提下,融合時(shí)應(yīng)針對各特征的可靠性,確定出從該特征中選出的較優(yōu)粒子