基于PreScan的侧后方车辆识别与跟踪算法的研究

发布时间：2018-04-18 18:43

  本文选题：车辆识别与跟踪 + 积分图　； 参考：《汽车技术》2017年08期

【摘要】：为降低车辆换道时碰撞事故发生的概率,分析和研究了侧后方车辆识别和跟踪算法。首先利用积分图的方法加速Haar-like特征计算,结合级联分类器实现后方车辆的检测。基于MeanShift理论,提出纹理特征和传统颜色特征相结合的方式进行车辆跟踪。利用智能交通仿真软件PreScan构建仿真模型,验证算法的有效性。结果表明,该算法具有较高的识别率,能达到实时性的要求,并且跟踪效果良好。
[Abstract]:In order to reduce the probability of collision accident, vehicle identification and tracking algorithm is analyzed and studied.Firstly, the method of integral graph is used to accelerate the Haar-like feature calculation, and the cascade classifier is used to detect the rear vehicle.Based on MeanShift theory, a method of combining texture features with traditional color features is proposed for vehicle tracking.An intelligent transportation simulation software PreScan is used to build the simulation model to verify the effectiveness of the algorithm.The results show that the algorithm has a high recognition rate, can meet the real-time requirements, and the tracking effect is good.
【作者单位】： 江苏大学;无锡职业技术学院;
【分类号】：TP391.41;U463.6;U495

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本文编号：1769585