基于目標(biāo)特征點(diǎn)跟蹤與聚類的車輛檢測(cè)算法研究.pdf

1、基于視頻分析的車輛檢測(cè)方法已成為當(dāng)前的研究熱點(diǎn)。目前常用的基于視頻分析的車輛檢測(cè)方法主要是基于目標(biāo)灰度與背景灰度的差異，利用目標(biāo)在通過虛擬檢測(cè)線時(shí)的灰度連續(xù)變化進(jìn)行的，這種車輛檢測(cè)方法在攝像機(jī)安裝高度較高且在道路中央的情況下能取得較好的檢測(cè)效果。但是由于工程上的限制，攝像機(jī)通常安裝在道路兩側(cè)且距離地面較低的位置，由于車輛之間的遮擋，利用常用的基于視頻分析的車輛檢測(cè)方法可能會(huì)產(chǎn)生錯(cuò)誤的檢測(cè)結(jié)果。
　　本文所研究的基于視頻分析的車輛檢

2、測(cè)主要針對(duì)攝像機(jī)安裝高度較低且安裝在道路兩側(cè)的情況，通過對(duì)校正后的三維空間軌跡聚類進(jìn)行車輛檢測(cè)。
　　基于空間軌跡聚類的車輛檢測(cè)方法主要包括穩(wěn)定特征點(diǎn)的提取，基于貝葉斯濾波的特征點(diǎn)跟蹤以及基于聚類方法的車輛檢測(cè)。本文介紹了利用已知像素坐標(biāo)信息及其對(duì)應(yīng)空間坐標(biāo)信息的六個(gè)點(diǎn)進(jìn)行攝像機(jī)標(biāo)定的方法，并提出了利用垂足點(diǎn)作為輔助點(diǎn)，根據(jù)投影矩陣計(jì)算像素點(diǎn)對(duì)應(yīng)的三維世界坐標(biāo)信息的方法；鑒于模板匹配跟蹤算法上的局限性，本文采用貝葉斯濾波的思想進(jìn)行

3、運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤，考慮到真實(shí)三維世界空間中，在觀測(cè)時(shí)間內(nèi)車輛是近似滿足線性運(yùn)動(dòng)的，本文采用卡爾曼濾波對(duì)空間軌跡進(jìn)行濾波，并得到濾波后的空間軌跡和圖像軌跡；采用將二維圖像上的跟蹤點(diǎn)逐個(gè)映射到三維世界空間中的方法得到運(yùn)動(dòng)車輛的三維空間軌跡。在空間設(shè)置檢測(cè)線，對(duì)過檢測(cè)線空間軌跡的高度信息進(jìn)行中值濾波，并將濾波后的中值作為修正后的空間軌跡的高度信息重新計(jì)算圖像軌跡的跟蹤點(diǎn)到三維世界空間的映射。最后利用方差、紋理及最大距離作為軌跡線的相似度度量條件對(duì)