| 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 |
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| 引用本文： | 穆柯楠,王会峰,杨澜,景首才.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[J].交通信息与安全,2018,36(6):65-73. |
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| 作者姓名： | 穆柯楠 王会峰 杨澜 景首才 |
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| 作者单位： | 长安大学电子与控制工程学院 西安 710064 |
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| 基金项目： | 国家重点研发计划项目中央高校基本科研业务费专项资金项目陕西省自然科学基础研究计划项目国家自然科学基金项目 |
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| 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%;跟踪精确度为86.4%,跟踪准确度为92.7%;检测时间成本为91.8ms,跟踪速率为52.2fps.检测准确度、跟踪准确度、检测速率、跟踪速率均高于光流法、粒子滤波法和SIFT特征匹配法,表明所提算法能较好地满足实时性应用.
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| 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 |
A Method of Detection and Tracking Vehicles Based on Multi-scale Edge Fusion and SURF Feature Matching |
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