基于Mean-shift跟踪算法的汽车运行物体目标监测分析

作者：李傲寒

来源：电子测量技术, 2019, 42(23): 15-18.

DOI：10.19651/j.cnki.emt.1903153

• Mean-shift跟踪算法
• 运行物体
• 目标监测
• 误差

为了提高汽车对前方运动物体的识别能力,开展基于Mean-shift跟踪算法的汽车运行物体目标监测分析。进行双目标定时,将相机内参数代入MATLAB软件中来完成双目标定的过程,获得相机位置数据。完成标定之后,再校正图像。现场测试得到,计算出目标点和汽车之间的位置测试距离和设定距离基本一致,最大误差不超过5%。当距离增大后,目标点更易在左右图像内完成特征点匹配,实现误差降低的目标,并在距离等于5 m处达到最小的误差。采用所提算法可以精确跟踪运动目标,并且显示即使物体受到遮挡的情况下也可以完成跟踪的目标,表明算法是可靠的。

• 单位
  安徽省汽车工业学校