基于二级特征匹配的卡尔曼滤波跟踪算法.pdfVIP

第 32卷 第 4—5期 有 色 冶 金 设 计 与 研 究 2011笠 10 月 基于二级特征匹配的卡尔曼滤波跟踪算法 杨 平，厉小润 (浙江大学 电气工程学院，浙江杭州 310027) (摘 要]运动 目标的检测和跟踪是计算机视觉领域的研究热点和难点。本文针对复杂的交通应用背景， 提 出了基于二级特征匹配的卡尔曼滤波跟踪算法 首先在背景建模 中引入一个差异深度矩阵以抑制噪声影 响 ，利用基于背景差分的 目标检测确定 目标 区域 ，然后运用卡尔曼预测 目标位置 ，并以 目标区域的几何特征 和核直方 图特征对 当前帧检测到的 目标模板和预测区域 内的 目标进行二级特征匹配 实验表 明．该算法能够 在保证多运动 目标跟踪的准确有效性的基础上达到实时性应用要求 [关键词]背景差分；目标检测；目标跟踪；卡尔曼滤波；二级特征匹配 中图分类号：TP391．41 文献标识码：A 文章编号：1004—4345(2011)04—0034—04 objectTrackingAlgorithmbasedonKalmanFilterandTwoLevelFeatureMatching YANG Ping，LIXiao—rUN (CollegeofElectricalEngineering，ZhejiangUniversity，Hangzhou，Zhejiang 310027，China) AbstractThemovingobjectdetectionandtrackingisahotanddifficultspotincomputervisionfield．Inordertomake applicationforcomplexbackground，anobjecttrackingalgorithmbasedonkalmanfilterandtwolevelfeaturematchingispresented inthispaper．First，adepthmatrixisintroducedinthebackgroundmodelingtoreducethenoiseinfluenceandthenuseKalmanfilter topredicttheobjectposition，andmakethetwolevelfeaturematchingbasedongeometricalcharacteristicsandkernelhistogram．The experimentshowsthatthisalgorithm canmeettherequirementsofreal-timeandvalidity． Keywordsbackgrounddifference；objectdetection；objecttracking；KalmanFiher；twolevelfeaturematching 跟踪问题的最优解 。本文针对复杂的交通应用场景， 0 引 言 首先改进了基于背景差分的目标检测算法，并在传 统的卡尔曼滤波跟踪算法基础上提出了基于二级特 运动 目标的检测与跟踪一直以来都是计算机视 征匹配的卡尔曼滤波跟踪算法，二级 目标匹配即基 觉领域中重要的研究课题，在智能交通、智能监控等 于 目标区域的几何特征和核直方图特征的匹配。该 领域都有着重要的实际应用意义。其核心在于从采 算法可以很好地兼顾 目标跟踪的准确性和实时陛。 样所得的视频图像序列中检测出运动 目标，并在时间 轴上建立对应关系，即建立 目标的运动轨迹。近年 1 目标检测 来，它得到了日益广泛深入的研究，各种跟踪算法相 继