| 基于单双目视觉融合的车辆检测和跟踪算法 |
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| 引用本文： | 蔡英凤, 王海, 陈小波, 江浩斌. 基于单双目视觉融合的车辆检测和跟踪算法[J]. 交通运输工程学报, 2015, 15(6): 118-126. doi: 10.19818/j.cnki.1671-1637.2015.06.015 |
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| 作者姓名： | 蔡英凤 王海 陈小波 江浩斌 |
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| 作者单位： | 1.江苏大学 汽车工程研究院, 江苏 镇江 212013;2.江苏大学 汽车与交通工程学院, 江苏 镇江 212013 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目61203244 国家自然科学基金项目51305167 国家自然科学基金项目61403172 中国博士后科学基金项目2014M561592 中国博士后科学基金项目2015T80511 江苏省自然科学基金项目BK20140555 交通运输部信息化技术研究项目2013364836900 |
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| 摘 要： | 
提出了一种基于单双目视觉融合的车辆检测与基于Kalman滤波的车辆跟踪算法, 设计了一种基于二维深度置信网络的车辆检测器。在道路图像中利用单目视觉生成车辆可能存在的区域, 构成双目视觉处理的车辆候选集合。在车辆可能存在的区域内利用双目视觉进行误检去除, 并获得车辆的位置信息。在二维图像坐标系和三维世界坐标系内, 利用Kalman滤波器对检测到的车辆进行跟踪。试验结果表明: 算法的检测率为99.0%, 误检率为1.3×10-4%, 检测时间为57ms, 检测率高, 误检率低, 检测时间短; 与单双目视觉弱融合算法、单目视觉算法和双目视觉算法相比, 本文车辆检测与跟踪算法兼具双目视觉算法检测率高和单目视觉算法检测时间短的优点。
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| 关 键 词： | 车辆检测 车辆跟踪 单双目视觉融合 二维深度置信网络 Kalman滤波器 |
| 收稿时间： | 2015-06-10 |
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