原文传递
基于多尺度边缘融合及SURF特征匹配的车辆检测及跟踪方法
| 题名： | 基于多尺度边缘融合及SURF特征匹配的车辆检测及跟踪方法 |
| 正文语种： | 中文 |
| 作者： | 穆柯楠；王会峰；杨澜；景首才； |
| 关键词： | 智能交通；交通图像处理；车辆检测与跟踪；多尺度边缘融合；特征匹配；样本更新 |
| 摘要： | 为提高交通参数提取的准确性与实时性,研究了基于多尺度边缘融合和SURF特征匹配的车辆检测与跟踪方法,克服了传统基于边缘特征的车辆检测方法易受噪声、背景干扰的问题,实现车辆准确检测。将车辆检测结果作为跟踪样本建立跟踪样本集合,通过建立匹配点对几何约束消除误匹配特征对,提高跟踪样本与待跟踪视频帧的SURF特征匹配准确度。针对车辆驶入、驶离相机视野,车辆间歇性运动,背景缓慢变化等情况提出跟踪样本更新机制,实现车辆的准确、实时跟踪。实验结果显示,所提算法的车辆检测率为88.3%,检测准确度为90.2%;跟踪精确度 |
| 期刊名称： | 交通信息与安全 |
| 出版年： | 2018 |
| 期： | 06 |
| 页码： | 65-73 |
检索历史
应用推荐
