一种基于角点匹配的运动车辆跟踪方法技术

本发明专利技术公开了一种基于角点匹配的运动车辆跟踪方法，针对固定视场的监控摄像机获取的视频图像，使用哈里斯算法提取出检测区域的角点，并计算出相应角点的尺度不变旋转特征描述子，然后对角点按照尺度不变旋转特征描述子进行匹配，进而形成轨迹，并计算出轨迹的速度和方向等信息，在对轨迹进行动态分组，对初始分组的结果进行合理性判断，确认为车辆。本发明专利技术以对轨迹的匹配跟踪，并对其进行分组，而完成对车辆的跟踪。本发明专利技术能很好的处理场景光照变化，以及车辆部分遮挡等对车辆检测和跟踪的影响。

【技术实现步骤摘要】
—种基于角点匹配的运动车辆跟踪方法
本专利技术属于模式识别领域，具体涉及智能交通
，特别涉及。
技术介绍
伴随着城市化的进展和汽车的普及，世界各国的交通量急剧增加，如何管理好公路的运行与运营，保障好车辆在公路上的安全、快速的行驶，成为交通管理的重要问题，智能交通的概念应运而生，而车辆检测和跟踪已经成为智能交通研究的一个热点。目前常用的车辆检测和跟踪方法主要包括:背景差值检测法、车辆模型检测法和动态轮廓检测法。背景差值检测法是经典的运动检测方法，目前大多数车辆检测系统均是采用此类方法，它的主要思想是用当前图像减去道路背景图像，找出差值大于设定阈值的部分，再进行图像分割进而检测出场景中的车辆，实现背景差值检测关键是背景提取，得到背景存在两方面的困难:①不可能要求交通暂停来直接获取道路背景；②背景会随着光照的变化而发生明显的变化，例如白天和黑夜道路背景是完全不同的，实时、动态地获得对道路背景的最佳描述，是背景差值检测法的关键，也是一个难点。车辆模型检测法是美国加州大学伯克里分校Koller.D等人和英国里丁大学Baker.K, Sullivan.G提出的一种基于三维模型的本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于角点匹配的运动车辆跟踪方法，其特征在于：其步骤为：步骤一：现场场景图像的获取；步骤二：哈里斯角点的提取；步骤三：角点尺度不变旋转特征描述子的计算；步骤四：轨迹的形成以及其参数的计算；步骤五：对轨迹进行动态分组及车辆的确认。

【技术特征摘要】
1.一种基于角点匹配的运动车辆跟踪方法，其特征在于:其步骤为: 步骤一:现场场景图像的获取； 步骤二:哈里斯角点的提取； 步骤三:角点尺度不变旋转特征描述子的计算； 步骤四:轨迹的形成以及其参数的计算； 步骤五:对轨迹进行动态分组及车辆的确认。2.根据权利要求1所述的基于角点匹配的运动车辆跟踪方法，其特征在于:在所述现场场景图像的获取步骤中，监控摄像头为CCD摄像头，镜头固定，以等间隔对现场视频进行采样，采样分辨率是720 X 576，采样间隔小于0.1秒。3.根据权利要求1所述的基于角点匹配的运动车辆跟踪方法，其特征在于:哈里斯角点检测算法使用一阶差分，是将所处理的矩形窗口 w向任意方向移动微小位移(x，y);灰度改变量可以用自相关函数表示为:4.根据权利要求3所述的基于角点匹配的运动车辆跟踪方法，其特征在于:所述E(x, y)是(X，y)处的自相关函数的值；所述wu，v是图像窗口 w在(u, v)处的值；所述Ix+U，y+V是在(x+u, y+v)处的图像灰度；所述Iu，v是在(U，V)处的图像灰度；所述?为卷积运算。5.根据权利要求1所述的基于角点匹配的运动车辆跟踪方法，其特征在于:所述尺度不变旋转特征描述子是图像的局部特征，对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性，对视角变化、仿射变换、噪声也保持稳定性。6...

【专利技术属性】
技术研发人员：甘智峰，邵文简，赖页，丁天，
申请(专利权)人：南京新奕天科技有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32