一种高鲁棒性的夜间车辆定位与跟踪方法

• 作者: 刘秉瀚 陈迪
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 智能交通系统 夜间车辆检测 卡尔曼滤波器 谱系聚类 定位与跟踪
• 年，卷（期）: 2011,（16）
• 所属期刊栏目: 人工智能识别技术
• 页码范围: 173-175
• 分类号: TP391
• 字数: 5059字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2011.16.059

摘要

针对夜间环境下的车辆检测问题,从车头灯视角出发,提出一种具有高鲁棒性的夜间车辆定位和跟踪方法.结合卡尔曼滤波实现健壮的亮斑帧间跟踪,并根据亮斑的运动连续性和形态稳定性提取车灯目标.采用基于时域和空域特征的谱系聚类方法对车灯进行同车分组,利用车头灯组对车辆目标进行准确定位和跟踪.实验表明该方法在夜间交通环境中的有效性和高鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘秉瀚	福州大学数学与计算机科学学院	74	332	10.0	14.0
2	陈迪	福州大学数学与计算机科学学院	3	3	1.0	1.0