基于分层光流场的运动车辆检测与跟踪

作者：聂小燕

来源：实验技术与管理, 2012, (11): 50-53.

DOI：10.16791/j.cnki.sjg.2012.11.015

• 运动车辆
• 特征检测
• 光流法
• 角点探测
• 目标跟踪 moving vehicle
• feature detection
• optical flow
• corner detection
• target tracking

针对LK(Lucas Kanade)算法不能稳定跟踪快速移动目标的局限性,采用一种图像分层光流的跟踪方法,能获得针对目标的大尺度运动的较好预测结果。为了减少计算量,提出一种基于特征角点的光流跟踪技术,首先提取运动车辆的特征角点,计算其光流场,对角点实施跟踪极大地减少了光流计算量,可以满足目标检测实时性的要求。实验表明,当运动车辆转弯和移动时,角点始终稳定可靠,并且跟踪算法能够快速、准确地匹配特征角点,实现了复杂交通场景下对运动车辆的实时稳定跟踪。

• 单位
  电子科技大学成都学院