基于单双目视觉融合的车辆检测和跟踪算法

发布时间：2017-07-29 23:22

  本文关键词：基于单双目视觉融合的车辆检测和跟踪算法

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【摘要】：提出了一种基于单双目视觉融合的车辆检测与基于Kalman滤波的车辆跟踪算法,设计了一种基于二维深度置信网络的车辆检测器。在道路图像中利用单目视觉生成车辆可能存在的区域,构成双目视觉处理的车辆候选集合。在车辆可能存在的区域内利用双目视觉进行误检去除,并获得车辆的位置信息。在二维图像坐标系和三维世界坐标系内,利用Kalman滤波器对检测到的车辆进行跟踪。试验结果表明:算法的检测率为99.0%,误检率为1.3×10-4%,检测时间为57ms,检测率高,误检率低,检测时间短;与单双目视觉弱融合算法、单目视觉算法和双目视觉算法相比,本文车辆检测与跟踪算法兼具双目视觉算法检测率高和单目视觉算法检测时间短的优点。
【作者单位】： 江苏大学汽车工程研究院;江苏大学汽车与交通工程学院;
【关键词】： 车辆检测 车辆跟踪 单双目视觉融合 二维深度置信网络 Kalman滤波器
【基金】：国家自然科学基金项目(61203244,51305167,61403172) 中国博士后科学基金项目(2014M561592,2015T80511) 江苏省自然科学基金项目(BK20140555) 交通运输部信息化技术研究项目(2013364836900)
【分类号】：U495
【正文快照】： 0引言先进驾驶人辅助系统作为提高道路与车辆安全性的重要手段,在世界范围内得到了高度重视和快速发展。该系统功能可以有效发挥的关键环节之一是对道路前方车辆的精确感知与跟踪。在车载环境下基于视觉的前方车辆检测与跟踪技术受到国内外广泛重视,视觉方式能够提供更多的信

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本文编号：591594