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时间:2019-05-13
《基于立方体模型和EKF的运动汽车跟踪算法研究》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、2362010,46(22)ComputerEngineeringandApplications计算机工程与应用基于立方体模型和EKF的运动汽车跟踪算法研究曹洁,王伟CAOJie,WANGWei兰州理工大学电气工程与信息工程学院,兰州730050DepartmentofElectricalandInformationEngineering,LanzhouUniversityofTechnology,Lanzhou730050,ChinaE-mail:wwhnxc@163.comCAOJie,WANGWei
2、.ResearchonmovingvehiclestrackingalgorithmbasedoncubemodelandEKF.ComputerEngi-neeringandApplications,2010,46(22):236-238.Abstract:Thispaperpresentsareal-timemonitoringofmovingvehiclesdetectionandtrackingalgorithmunderwiderangecomplextransportationsceneswi
3、thafixedcamera.Accordingtotherigidbodycharacteristicofvehicles,usesthecubemod-elmatchingwiththemovingcarsimage,avoidsthethreedimensionalreconstructionproblem,andobtainsthephysiqueinfor-mationofmovingcarsintuitively.Combinedwiththenon-linearmotioncharacter
4、isticofvehicles,thepaperintroducestheEKFalgorithm,itcanapproximatelyforecasttherelatedparameterinformationofthetarget,andreducethesearchtimeofthetargettracking,thereforeitcantracktheobjectwithreal-timeandaccurately.Throughtherealtransportationvideosimula-
5、tionexperiment,thealgorithmhasagoodtrackingabilityandanti-disturbingcapability.Keywords:cubemodel;ExtendKalmanFilter(EKF);movingcar;trackingalgorithm摘要:针对固定摄像机、大范围复杂交通场景,提出了一种运动汽车的实时跟踪算法。根据汽车的刚体特性,采用立方体模型与运动汽车图像进行匹配的算法,避免三维重建的难题,能较为直观地得到运动汽车的形体信息。结合车辆的非线性
6、运动特征引入EKF算法,准确地预测车辆的相关参数信息,减少目标跟踪过程中的搜索时间,从而能够实时准确地跟踪运动汽车目标。通过真实交通视频仿真实验,该算法具有较好的跟踪能力和抗干扰性能。关键词:立方体模型;扩展卡尔曼滤波(EKF);运动汽车;跟踪算法DOI:10.3778/j.issn.1002-8331.2010.22.068文章编号:1002-8331(2010)22-0236-03文献标识码:A中图分类号:TP3911引言2汽车运动模型及立方体模型车辆的实时检测与跟踪是智能交通系统(Intellige
7、nt2.1汽车的运动模型TransportationSystems,ITS)运行决策的基本依据,在ITS中在动态跟踪及定位研究领域中,目标运动模型的建立至占据十分重要的地位。基于视觉的跟踪自20世纪80年代起关重要,模型是否符合目标运动特性,能否真实反映目标的运近30年的时间里,涌现了许多方法和算法,文献[1]中,将视觉动规律,直接决定着跟踪的精度和准确性,也是目标跟踪研究跟踪方法分为4类:基于区域的跟踪、基于特征的跟踪、基于的关键问题之一。目前国内外研究中建立了多种运动模型,变形模板的跟踪和基于模型的跟
8、踪[2-3],也是目前比较公认的各种模型在不同的场合发挥各自优势,常速(ConstantVolci-分类方法,涵盖了目前大多数视觉跟踪算法,这些方法各有利ty,CV)与常加速(ConstantAcce-leration,CA)模型适用于常弊,尤其是在复杂背景下、车辆存在遮挡以及阴影干扰时对运速及常加速运动目标[4]。在应用中,摄像机常安放在路面较为动汽车实时准确地跟踪,仍然是ITS应用中的一大难题。平整、汽车行驶较为平稳的路段
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