公开(公告)号：CN103927764A

公开(公告)日：2014-07-16

申请号：CN201410177249.X

申请日：2014-04-29

Applicant: 重庆大学

Inventor： 李军 ,  王含嫣 ,  袁宇龙 ,  王斌

IPC: G06T7/20

Abstract: 本发明公开了一种结合目标信息和运动估计的车辆跟踪方法，包括以下步骤：步骤1、初始化目标中心像素点坐标x0和跟踪窗宽h1(l,w)；步骤2、提取目标运动信息，计算目标的颜色概率模型步骤3、读取下一帧图像序列i，结合运动信息确定目标尺度的变化，更新h1(l,w)；步骤4、卡尔曼滤波器估计目标在当前帧中的预测位置步骤5、在预测位置附近，利用Mean-Shift过程定位目标在当前帧中的位置y1，步骤6、更新卡尔曼滤波器，跳转至S3继续执行。本发明针对目标尺度变化和背景干扰问题，结合目标车辆的运动信息，优化了模型描述，并根据尺度判断机制自适应地改变MS算法核函数的窗宽，通过卡尔曼滤波器对目标进行运动估计，优化了MS算法初始搜索中心，解决了MS算法无法跟踪被遮挡车辆的问题。

公开(公告)号：CN103927764B

公开(公告)日：2017-09-29

申请号：CN201410177249.X

申请日：2014-04-29

Applicant: 重庆大学

Inventor： 李军 ,  王含嫣 ,  袁宇龙 ,  王斌

IPC: G06T7/207

Abstract: 本发明公开了一种结合目标信息和运动估计的车辆跟踪方法，包括以下步骤：步骤1、初始化目标中心像素点坐标x0和跟踪窗宽h1(l,w)；步骤2、提取目标运动信息，计算目标的颜色概率模型步骤3、读取下一帧图像序列i，结合运动信息确定目标尺度的变化，更新h1(l,w)；步骤4、卡尔曼滤波器估计目标在当前帧中的预测位置步骤5、在预测位置附近，利用Mean‑Shift过程定位目标在当前帧中的位置y1，步骤6、更新卡尔曼滤波器，跳转至S3继续执行。本发明针对目标尺度变化和背景干扰问题，结合目标车辆的运动信息，优化了模型描述，并根据尺度判断机制自适应地改变MS算法核函数的窗宽，通过卡尔曼滤波器对目标进行运动估计，优化了MS算法初始搜索中心，解决了MS算法无法跟踪被遮挡车辆的问题。