SIFT特征与GrabCut算法的车辆跟踪方法

• 作者: 刘宁钟 孙涵 金龙
• 来源期刊: 计算机科学与探索
• 学科: 工学
• 关键词: 车辆跟踪 尺度不变特征转换(SIFT) GrabCut
• 年，卷（期）: 2015,（11）
• 所属期刊栏目: 人工智能与模式识别
• 页码范围: 1362-1370
• 页数: 9页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 6839字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1673-9418.1410021

摘要

车辆跟踪作为智能交通系统中的一项关键技术备受广大学者关注.SIFT(scale-invariant feature trans-form)特征可以有效解决目标的旋转、缩放、平移,为车辆跟踪提供很好的特征支持,但是传统的SIFT特征跟踪不能区分前景和背景,极多的匹配特征集中在背景上,导致跟踪目标丢失.在研究现有车辆跟踪算法的基础上,提出了基于SIFT特征与GrabCut算法的车辆跟踪方法,SIFT特征有效解决了车辆姿态变化及远近变化问题,GrabCut算法有效保证了前景及背景的准确分割.实验表明,该方法在日间摄像机不明显晃动环境下,初始帧运动检测车辆后能够对运动车辆实现稳定的跟踪,并且有效解决了车辆姿态变化及远近变化问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘宁钟	南京航空航天大学计算机科学与技术学院	36	354	9.0	18.0
2	孙涵	南京航空航天大学计算机科学与技术学院	36	283	10.0	16.0
3	金龙	南京航空航天大学计算机科学与技术学院	3	29	2.0	3.0