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运动车辆的实时跟踪是智能交通系统中的重要组成部分,它能够实现车辆运动轨迹的有效追踪与车辆运动参数的实时记录。论文采用一种基于轮廓特征的车辆跟踪算法来实现运动车辆跟踪,并在OpenCV平台进行仿真实验,验证了该算法的有效性。 相似文献
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在车辆实时跟踪中,基于Kalman滤波的方法是常用的有效方法,但因车辆检测时常将靠近的物体检测成一个目标引起误检现象,这会使在目标匹配时产生错误。为此,首先考察运动区域的长宽比和占空比,进行误检判断;然后提出了一种基于轮廓特征拐点的车辆分割方法;最后引入基于扩展Kalman滤波的跟踪模型。实验结果表明,采用的误检判断准则对多车辆的检测区域有较高的识别率,提出的基于轮廓特征拐点的车辆分割方法可实现重叠遮挡车辆的准确完整分割,用基于扩展Kalman滤波的跟踪模型实现了车辆的实时跟踪。 相似文献
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针对视频序列中多目标人脸跟踪问题,提出一种基于SURF(Speed-Up Robust Features)特征和KLT(Kanade-Lucas-Tomasi)匹配算法相结合的特征点跟踪方法。通过融合该方法,创新性地设计了一种多人脸跟踪系统框架,在目标出现明显的姿态、尺寸变化,或者遭遇局部遮挡、光照不充分等复杂环境干扰下,能够实现对目标人脸稳定跟踪。通过多组实验数据的对比,证明了该跟踪方法比Mean shift算法、传统KLT算法具有更好的鲁棒性,能获得更精确的运动信息;验证了多人脸跟踪系统能够在复杂环境下实现对多人脸的有效跟踪。 相似文献
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为了跟踪互遮挡的多个目标,提出了一种基于角点采样的多目标跟踪方法。该方法以遮挡发生前的各目标区域中的Harris角点信息为样本,在遮挡发生情况下,采取K近邻分类器对目标区域中提取的角点信息进行分类,以有效区分遮挡在一起的多个目标。在角点特征提取过程中,还提出了双阈值Harris角点检测算法,用于自适应、准确地提取运动区域中角点信息。实验结果表明,该方法能有效区分遮挡在一起,且没有分裂之前的多个目标。 相似文献