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        基于均值漂移的車輛追蹤研究

        2016-04-20 02:50:52廣東工業(yè)大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院謝晶梅宋亞男徐榮華
        電子世界 2016年6期

        廣東工業(yè)大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院 謝晶梅 宋亞男 徐榮華

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        基于均值漂移的車輛追蹤研究

        廣東工業(yè)大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院 謝晶梅 宋亞男 徐榮華

        【摘要】針對(duì)現(xiàn)實(shí)世界的立體環(huán)境在平面的圖像幀中呈現(xiàn)的視頻分辨率低、不規(guī)則的目標(biāo)運(yùn)動(dòng)及信息缺少丟失等,提出均值漂移算法對(duì)視頻運(yùn)動(dòng)多車輛的場(chǎng)景進(jìn)行追蹤。首先對(duì)均值漂移算法在多車輛追蹤過程中的目標(biāo)模型、候選模型、相似性函數(shù)、目標(biāo)定位以及均值漂移算法流程分別進(jìn)行了介紹,最后對(duì)仿真結(jié)果進(jìn)行了分析。

        【關(guān)鍵詞】車輛追蹤;核密度估計(jì);均值漂移

        0 引言

        運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤就是在一段序列圖像中的每幅圖像中實(shí)時(shí)地找到所感興趣的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)總體來說有兩種思路:(1)不依賴于先驗(yàn)知識(shí),直接從圖像序列中檢測(cè)到運(yùn)動(dòng)目標(biāo),并進(jìn)行目標(biāo)識(shí)別,最終跟蹤感興趣的運(yùn)動(dòng)目標(biāo);(2)依賴于目標(biāo)的先驗(yàn)知識(shí)?,F(xiàn)有的跟蹤方法分為基于特征、模型、區(qū)域、主動(dòng)輪廓模型和預(yù)測(cè)的方法。主要包括以下幾種方法[1~4]:(1)基于特征的跟蹤方法;(2)基于模型的跟蹤方法;(3)基于區(qū)域的跟蹤方法和(4)基于主動(dòng)輪廓模型的跟蹤方法。

        1 算法設(shè)計(jì)

        1.1 目標(biāo)模型

        1.2 候選模型

        1.3 相似性函數(shù)

        相似性函數(shù)是用來表示候選模型和目標(biāo)模型之間關(guān)系的,即目標(biāo)模型與候選模型之間的相似度。將兩個(gè)離散分布之間距離作如下定義:

        2 仿真分析

        本節(jié)實(shí)驗(yàn)在VS2008和OPencv2.3.1環(huán)境下進(jìn)行,采用視頻幀率為30幀/秒,320*240圖像序列,追蹤效果如圖1所示。

        圖1 均值漂移算法追蹤效果圖

        從上面均值漂移算法追蹤效果圖可以看出,在普通的光照背景下,當(dāng)車輛沒有被遮擋或發(fā)生相互遮擋時(shí),均值漂移算法能夠較好的實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)多車輛的追蹤,具有良好的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性。

        3 結(jié)語

        本文將均值漂移算法應(yīng)用到運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的追蹤上,然后對(duì)均值漂移算法的目標(biāo)追蹤流程進(jìn)行了介紹,通過仿真證明了追蹤效果是良好的。

        參考文獻(xiàn)

        [1]Blackman S S.Multiple hypothesis tracking for multiple target tracking[J].Aerospace and Electronic Systems Magazine, IEEE,2004,19(1):5-18.

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        [4]Ulker Y,Gunsel B.Multiple model target tracking with variable rate particle filters[J].Digital Signal Processing,2012, 22(3):417-429.

        謝晶梅(1991-),女,江西贛州人,碩士研究生,研究方向:模式識(shí)別。

        宋亞男(1976-),女,副教授,主要研究方向:智能優(yōu)化算法與控制系統(tǒng)仿真、機(jī)器視覺等。

        徐榮華(1978-),男,講師,博士,主要從事自動(dòng)化裝備研究。

        作者簡(jiǎn)介:

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