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基于卡尔漫滤波的区域特征融合车辆跟踪算法

消耗积分:1 | 格式:pdf | 大小:846KB | 2015-08-21

张瑾

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针对行驶中的车辆易受阴影及相似车辆的影响问题，提出了一种基于卡尔曼滤波的区域特征融合车辆跟踪算法。算法首先借鉴空间金字塔匹配模型将车辆在空间上进行划分，然后将颜色特征、局部三值模式纹理特征和Hu不变矩特征进行加权融合，提取车辆各区域信息，最后引入卡尔曼滤波对目标车辆的运动趋势进行预测。实验结果显示，该算法在目标车辆受阴影及特征相似车辆干扰时，能够有效区分目标与背景，实现正确跟踪。
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