一种基于卡尔曼滤波的压缩跟踪算法研究.pdf

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1、山东科学第27卷第5期2014年10月出版SHANDONGSCIENCEVOl27No．5Oct．2014DOI：10．3976／j．issn．1002—4026．2014．05．010交通运输专栏一种基于卡尔曼滤波的压缩跟踪算法研究孙少军，李惠，宋华军。(1．91404部队装备部测靶科，河北秦皇岛066001；2．山东科技大学电子通信与物理学院，山东青岛266510；3．中国石油大学(华东)信息与控制工程学院，山东东营257061)摘要：根据道路交通监控视频的特点，采用压缩跟踪(cT)算法进行运动车辆的检测与跟踪。在摄像头变化较大、运动车辆尺度变化和

2、背景变化等情况下，CT算法均具有很强的鲁棒性。但是当车辆被遮挡时，跟踪算法容易失效。为了解决这一问题，提出使用卡尔曼滤波对遮挡的车辆进行轨迹预测。卡尔曼滤波能根据CT算法跟踪目标的轨迹，有效地预测目标遮挡时的轨迹。实验结果表明，本算法不但可以较好地处理跟踪车辆尺寸变化的问题，在车辆丢失或被部分遮挡时，能准确而稳定地跟踪车辆，而且具有很好的实时性，满足了工程应用的需求。关键词：压缩跟踪算法；实时跟踪；目标检测；卡尔曼滤波中图分类号：TP391．41文献标识码：A文章编号：1002-4026(2014)05-0054-06Compressivetracki

3、ngalgorithmbasedonKalmanfilterSUNShao—jun，LIHui，SONGHua-jun。(1．TargetSectionofEquipmentDepartment，Troop91404，Qinhuangdao066001，China；2．SchoolofElectronics，CommunicationandPhysics，ShandongUniversityofScienceandTechnology，Qingdao266510，China3．SchoolofInformationandControlEngineeri

4、ng，ChinaUniversityofPetroleum(EastChina)，Dongying257061，China)Abstract：Weemploycompressivetracking(CT)algorithmtodetectandtrackmotioncarsbasedonthecharacteristicsoftrafficmonitoringvideo．Thealgorithmhasstrongrobustnessforgreatercamerachange，motionvehiclesscalechange，andbackgroun

5、dchange．However，thealgorithmiseasytofailwhenavehicleissheltered．WethereforepresentaKalmanfilterbasedmodifiedCTalgorithmtopredictthemotiontrailofashelteredvehicle．KalmanfiltercantrackthetrailofatargetwithCTalgorithm，andeffectivelypredictthetrailofashelteredtarget．Experimentalresu

6、ltsshowthatthealgorithmcannotonlybettersolvetheissueofmotionvehiclesscalechange—preciselyandstablytrackavehiclewhenitdisappearsorispartlysheltered一，butalsohasbetterreal—timeperformance．Itthussatisfiestherequirementsofengineeringapplication．Keywords：compressivetrackingalgorithm；r

7、eal—timetracking；targetdetection；Kalmanfilter在视频图像处理中，道路交通监控视频较为特殊，由于摄像头运动角度的变化，车辆和背景的运动比较复杂。传统的方法可以进行车辆的提取，但是实时性不高。近些年来，模式识别和分类技术用于车辆的提取与跟踪获得较多成果卜。其主要思想是从当前帧中提取图像特征，依据该特征更新分类器。分类器的任收稿日期：2014-01—13基金项目：国家自然科学基金(61305012)；中：央高校基本科研业务费专项资金(12CX04064A)作者简介：孙少军(1976一)，男，学士，工程师，研究方向为

8、车辆跟踪、雷达信号处理。}通讯作者。Email：lh1816@163．COIl3第5期孙少军，