一种基于SIFT特征的车辆跟踪系统实现

• 作者: 尤优 张松松 詹智财
• 来源期刊: 电脑知识与技术
• 学科: 工学
• 关键词: 视频车辆跟踪 卡尔曼滤波 SIFT
• 年，卷（期）: 2011,（23）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 5695-5697
• 分类号: TP18
• 字数: 3200字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-3044.2011.23.063

摘要

卡尔曼滤波算法由于具有很好的目标预测能力而被广泛应用于视频对象跟踪等领域.其缺点在于跟踪过程中各视频帧的状态方程和观测方程的更新需要大量的运算,导致跟踪系统的实时性不高.该文提出采用SIFT特征加以辅助跟踪,利用其对旋转、缩放、亮度等变化保持不变的优点,通过对目标区域SIFT特征提取,结合卡尔曼滤波算法的预测性对视频不同帧的不同匹配目标区域的位置进行独立预测以达到实时跟踪的目的.实验结果表明,该文提出的方法具有较小的运算量和较好的实时性,同等条件下具有较高准确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	詹智财	江苏大学计算机科学与通信工程学院	10	140	3.0	10.0
2	张松松	江苏大学计算机科学与通信工程学院	7	5	1.0	2.0
3	尤优	江苏大学计算机科学与通信工程学院	2	1	1.0	1.0