基于改进高斯混合模型和卡尔曼滤波的车辆检测与跟踪

• 作者: 周毅 李嘉宸 杜海顺 魏兆敏
• 来源期刊: 河南大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 高斯混合模型 卡尔曼滤波 车辆检测 车辆跟踪 交通视频处理
• 年，卷（期）: 2017,（6）
• 所属期刊栏目: 自动化基础理论与信息技术
• 页码范围: 693-698
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.9
• 字数: 3546字
• 语种: 中文

摘要

提出一种基于改进高斯混合模型和卡尔曼滤波的车辆检测与跟踪方法.该方法在车辆检测阶段,为了解决传统高斯混合模型对运动目标速度变化自适应能力较差的问题,通过定义运动目标速率因子,给出一种模型学习率自适应更新策略,对传统高斯混合模型进行了改进,并用以实现车辆检测;在车辆跟踪阶段,通过建立一个适用于视频目标跟踪的卡尔曼滤波系统,并以车辆检测阶段输出的车辆质心为该卡尔曼滤波系统的量测值,实现了选定车辆目标的跟踪.实验结果表明,该方法车辆检测与跟踪效果良好,能满足实际交通监控系统的需求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杜海顺	河南大学计算机与信息工程学院	27	217	8.0	13.0
2	周毅	河南大学计算机与信息工程学院	6	13	3.0	3.0
3	李嘉宸	河南大学计算机与信息工程学院	2	4	1.0	2.0
4	魏兆敏	河南大学计算机与信息工程学院	2	4	1.0	2.0