留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

基于多尺度边缘融合及SURF特征匹配的车辆检测及跟踪方法

穆柯楠 王会峰 杨澜 景首才

穆柯楠, 王会峰, 杨澜, 景首才. 基于多尺度边缘融合及SURF特征匹配的车辆检测及跟踪方法[J]. 交通信息与安全, 2018, 36(6): 65-73. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2018.06.009
引用本文: 穆柯楠, 王会峰, 杨澜, 景首才. 基于多尺度边缘融合及SURF特征匹配的车辆检测及跟踪方法[J]. 交通信息与安全, 2018, 36(6): 65-73. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2018.06.009
MU Kenan, WANG Huifeng, YANG Lan, JING Shoucai. A Method of Detection and Tracking Vehicles Based on Multi-scale Edge Fusion and SURF Feature Matching[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2018, 36(6): 65-73. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2018.06.009
Citation: MU Kenan, WANG Huifeng, YANG Lan, JING Shoucai. A Method of Detection and Tracking Vehicles Based on Multi-scale Edge Fusion and SURF Feature Matching[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2018, 36(6): 65-73. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2018.06.009

基于多尺度边缘融合及SURF特征匹配的车辆检测及跟踪方法

doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2018.06.009
基金项目: 

国家重点研发计划项目

中央高校基本科研业务费专项资金项目

陕西省自然科学基础研究计划项目

国家自然科学基金项目

详细信息
  • 中图分类号: U491.1

A Method of Detection and Tracking Vehicles Based on Multi-scale Edge Fusion and SURF Feature Matching

  • 摘要: 为提高交通参数提取的准确性与实时性,研究了基于多尺度边缘融合和SURF特征匹配的车辆检测与跟踪方法,克服了传统基于边缘特征的车辆检测方法易受噪声、背景干扰的问题,实现车辆准确检测.将车辆检测结果作为跟踪样本建立跟踪样本集合,通过建立匹配点对几何约束消除误匹配特征对,提高跟踪样本与待跟踪视频帧的SURF特征匹配准确度.针对车辆驶入、驶离相机视野,车辆间歇性运动,背景缓慢变化等情况提出跟踪样本更新机制,实现车辆的准确、实时跟踪.实验结果显示,所提算法的车辆检测率为88.3%,检测准确度为90.2%;跟踪精确度为86.4%,跟踪准确度为92.7%;检测时间成本为91.8ms,跟踪速率为52.2fps.检测准确度、跟踪准确度、检测速率、跟踪速率均高于光流法、粒子滤波法和SIFT特征匹配法,表明所提算法能较好地满足实时性应用.

     

  • 加载中
计量
  • 文章访问数:  476
  • HTML全文浏览量:  104
  • PDF下载量:  2
  • 被引次数: 0
出版历程
  • 刊出日期:  2018-12-28

目录

    /

    返回文章
    返回