【技术实现步骤摘要】
基于数据融合的车辆检测跟踪算法
本专利技术涉及车辆道路检测技术，具体涉及一种基于数据融合的车辆检测跟踪算法。
技术介绍
前方车辆的检测与识别作为车辆辅助驾驶系统的关键技术，近些年得到了迅速的发展。在车辆检测时，单一的传感器会引起传感器对车辆辅助驾驶系统的误导，同时，单一的传感器也会造成检测系统实用性不强、精确度较差的问题。目前，道路车辆检测与速度测量系统主要采用的方法有视频测速和地感线圈测速。视频测速是通过计算车辆行驶的像素坐标差比上帧数差，乘上一个固定比例得到车辆的速度；视频测速方法简单，但是误差较大。地感线圈测速是将两个线圈间隔固定距离，当车辆驶入第一个线圈开始计时，车辆驶出第二个线圈计时结束，得到时间差，利用距离除上时间得到车辆的行驶速度；地感线圈测速准确度高，但是容易毁坏，维修费用高。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种基于数据融合的车辆检测跟踪算法，通过多个传感器拟合出的车辆信息图像，结果更加准确。实现本专利技术目的的技术方案为：一种基于数据融合的车辆检测跟踪算法，包含以下步骤：使用图像识别跟踪方法对CCD摄像机采集的视频图像目标进行识别跟踪；使用毫...
【技术保护点】
1.一种基于数据融合的车辆检测跟踪算法，其特征在于，包含以下步骤：使用图像识别跟踪方法对CCD摄像机采集的视频图像目标进行识别跟踪；使用毫米波雷达测量前方运动目标的速度、方位以及距离信息；搭建雷达与光学图像的数据融合模型，将不同传感器的信息做时间和空间上的匹配，将雷达获取的车辆信息转化到视频图像识别的车辆上进行标注，实现多传感器数据融合的车辆检测。
【技术特征摘要】
1.一种基于数据融合的车辆检测跟踪算法，其特征在于，包含以下步骤：使用图像识别跟踪方法对CCD摄像机采集的视频图像目标进行识别跟踪；使用毫米波雷达测量前方运动目标的速度、方位以及距离信息；搭建雷达与光学图像的数据融合模型，将不同传感器的信息做时间和空间上的匹配，将雷达获取的车辆信息转化到视频图像识别的车辆上进行标注，实现多传感器数据融合的车辆检测。2.根据权利要求1所述的基于数据融合的车辆检测跟踪算法，其特征在于，所述图像识别跟踪方法具体为：根据场景不同，图像识别跟踪方法分为自适应背景差分法和基于Haar-like特征的Adaboost算法；自适应背景差分算法应用于摄像机固定的情况下；基于Haar-like特征的Adaboost算法应用于摄像机运动的场景。3.根据权利要求2所述的基于数据融合的车辆检测跟踪算法，其特征在于，自适应背景差分法具体为：根据视频的某一时刻选定一帧作为背景图像；将当前时刻的图像像素与背景图像相减得到差分图像，设定阈值T，若当前帧与背景帧模型灰度值相差大于T则认为该点为运动目标，并将其二值化为1；反之，则认为该点是背景点，将其二值化为0，从而实现分割运动目标，提取出图像的前景。4.根据权利要求2或3所述的基于数据融合的车辆检测跟踪算法，其特征在于，识别出车辆目标后使用...
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