基于車載攝像頭的前方運動車輛檢測與跟蹤方法研究的中期報告

基于車載攝像頭的前方運動車輛檢測與跟蹤方法研究的中期報告摘要：本文提出了一種基于車載攝像頭的前方運動車輛檢測與跟蹤方法。首先利用Haar特征分類器對前方道路圖像中的車輛進行檢測，得到車輛的位置、大小和方向信息。然后采用KLT跟蹤算法對檢測到的車輛進行跟蹤，并利用匈牙利算法將當前跟蹤到的車輛匹配到之前跟蹤到的車輛上，從而實現(xiàn)對車輛的持續(xù)跟蹤。實驗結(jié)果表明，所提出的方法能夠?qū)崿F(xiàn)對前方運動車輛的準確檢測與跟蹤。關(guān)鍵詞：車載攝像頭；前方運動車輛；Haar特征；KLT跟蹤；匈牙利算法1.研究背景隨著交通工具的普及和道路交通的日益擁堵，道路交通安全問題已經(jīng)引起了社會的廣泛關(guān)注。車輛檢測與跟蹤技術(shù)作為智能交通系統(tǒng)的重要組成部分，能夠?qū)崿F(xiàn)對道路交通狀況的實時監(jiān)測和預(yù)警，提高道路交通的安全性和流暢性。2.相關(guān)工作車輛檢測與跟蹤是計算機視覺領(lǐng)域的熱點問題，已經(jīng)有許多相關(guān)的研究成果。傳統(tǒng)的車輛檢測方法主要包括基于顏色、形狀和紋理等特征的方法。近年來，基于深度學習的車輛檢測方法逐漸成為主流，如RCNN、YOLO等。車輛跟蹤技術(shù)是車輛檢測技術(shù)的延伸和完善，其主要任務(wù)是根據(jù)前一幀目標的位置和速度信息，在當前幀中尋找對應(yīng)的目標位置。目前主流的車輛跟蹤算法包括基于Kalman濾波和基于KLT跟蹤的方法。3.提出方法本文提出了一種基于車載攝像頭的前方運動車輛檢測與跟蹤方法。該方法主要分為兩個步驟，即車輛檢測和車輛跟蹤。3.1車輛檢測首先利用Haar特征分類器對前方道路圖像中的車輛進行檢測。具體步驟如下：（1）利用Viola-Jones算法對圖像進行預(yù)處理，提取出所有可能的車輛候選框。（2）采用Haar特征分類器對候選框進行分類，篩選出真實的車輛位置。（3）對檢測到的車輛區(qū)域進行形態(tài)學處理，得到車輛的精確輪廓。（4）根據(jù)車輛區(qū)域的幾何形狀和顏色特征進行進一步驗證，排除誤檢。最終得到檢測到的車輛的位置、大小和方向信息。3.2車輛跟蹤采用KLT跟蹤算法對檢測到的車輛進行跟蹤。KLT跟蹤算法是一種基于互相關(guān)匹配的目標跟蹤算法，其主要步驟如下：（1）提取車輛區(qū)域的特征點，并計算特征點的光流速度。（2）根據(jù)前一幀目標的位置和速度信息，在當前幀中尋找與之對應(yīng)的特征點。（3）根據(jù)匹配的特征點，計算出目標的位移和速度信息，更新目標的位置和速度。為了保證目標跟蹤的準確性和魯棒性，采用匈牙利算法將當前跟蹤到的車輛匹配到之前跟蹤到的車輛上，從而實現(xiàn)對車輛的持續(xù)跟蹤。4.實驗結(jié)果在真實道路場景下，本文所提出的車輛檢測與跟蹤方法進行了實驗驗證。實驗結(jié)果表明，所提出的方法能夠?qū)崿F(xiàn)對前方運動車輛的準確檢測和跟蹤，并具有較強的魯棒性和實時性。5.結(jié)論與展望本文提出了一種基于車載攝像頭的前方運動車輛檢測與跟蹤方法。該方法采用Haar特征分類器實現(xiàn)對前方道路圖像中的車輛檢測，采用KLT跟蹤算法實現(xiàn)對車輛的跟蹤。實驗結(jié)果表明，所提出的方法能夠?qū)崿F(xiàn)對前方運動車輛的準確檢測和跟蹤，并具有較強的魯