公开(公告)号：CN104866823B

公开(公告)日：2018-12-28

申请号：CN201510236016.7

申请日：2015-05-11

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 岑明 ,  张艳军 ,  王春阳 ,  冯辉宗 ,  李银国 ,  蒋建春

IPC: G06K9/00

Abstract: 本发明请求保护一种基于单目视觉的车辆检测与跟踪方法，属机器视觉领域。该方法为:在车辆检测阶段，利用感兴趣区域提取、自适应Canny边缘检测与车道线检测相结合来确定道路行驶区域，然后用局部灰度值统计与两次最大类间方差法综合使用的阈值化方法得到车辆底部阴影，进而提出假设车辆，再利用纹理描述的共生矩阵方法验证假设车辆；在车辆跟踪阶段，采用Kalman滤波与Cam shift相结合的改进算法进行多目标跟踪，利用新目标判断、搜索成功与否与车辆出边界与否三大标准，每个新目标连续检测到两次则作为新跟踪目标处理，并不断更新跟踪目标。该方法能够实现动态背景下的车辆检测与多目标跟踪，具有较高的实时性、准确率和可靠性。

公开(公告)号：CN104866823A

公开(公告)日：2015-08-26

申请号：CN201510236016.7

申请日：2015-05-11

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 岑明 ,  张艳军 ,  王春阳 ,  冯辉宗 ,  李银国 ,  蒋建春

IPC: G06K9/00

CPC classification number: G06K9/00798 ,  G06K9/00825

Abstract: 本发明请求保护一种基于单目视觉的车辆检测与跟踪方法，属机器视觉领域。该方法为:在车辆检测阶段，利用感兴趣区域提取、自适应Canny边缘检测与车道线检测相结合来确定道路行驶区域，然后用局部灰度值统计与两次最大类间方差法综合使用的阈值化方法得到车辆底部阴影，进而提出假设车辆，再利用纹理描述的共生矩阵方法验证假设车辆；在车辆跟踪阶段，采用Kalman滤波与Cam shift相结合的改进算法进行多目标跟踪，利用新目标判断、搜索成功与否与车辆出边界与否三大标准，每个新目标连续检测到两次则作为新跟踪目标处理，并不断更新跟踪目标。该方法能够实现动态背景下的车辆检测与多目标跟踪，具有较高的实时性、准确率和可靠性。