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

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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

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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

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

长安大学电子与控制工程学院西安 710064
长安大学电子与控制工程学院西安 710064
长安大学信息工程学院西安 710064
长安大学信息工程学院西安 710064

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

中图分类号: U491.1
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出版历程
- 刊出日期: 2018-12-28

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.
- 智能交通 /
- 交通图像处理 /
- 车辆检测与跟踪 /
- 多尺度边缘融合 /
- 特征匹配 /
- 样本更新

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