基于不变矩和灰度匹配的汽车跟踪算法

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1、第53卷第6期农业装备与车辆工程2015年6月Vo第l.5533卷第No.66期AGRICULTURALEQUIPMENT&VEHICLEENGINEERINGJune2015doi:10.3969/j.issn.1673-3142.2015.06.004基于不变矩和灰度匹配的汽车跟踪算法112张京明,张宇晗,王昕彦(1.264209山东省威海市哈尔滨工业大学汽车工程学院2.264025山东省烟台市鲁东大学交通学院)[摘要]人工智能技术的引入为智能车辆提供了汽车目标跟踪的功能。但是传统的匹配跟踪算法不能够很好地实现窗口尺寸自适

2、应调节功能,从而导致目标偏离甚至跟丢的情况。为了克服这个缺点,提出了一种窗口尺寸自适应的汽车跟踪算法。这种算法结合了不变矩特征匹配与像素灰度匹配两种算法。在MATLAB平台上,对此种混合算法进行了仿真。结果表明,改进的算法能在提高汽车跟踪准确性与实时性的基础上,很好地适应跟踪窗口的尺寸变化。[关键词]智能汽车;目标跟踪;窗口自适应;不变矩;灰度匹配[中图分类号]TP391.41[文献标志码]A[文章编号]1673-3142(2015)06-0013-04AnAutomotiveTrackingAlgorithmBasedonI

3、nvariantMomentsMatchingandGrayFeatureMatchingZhangJingming1,ZhangYuhan1,WangXinyan2(1.SchoolofAutomotiveEngineering,HarbinInstituteofTechnology,WeihaiCity,ShandongProvince264209,China;2.SchoolofTransportation,LudongUniversity,YantaiCity,ShandongProvince264025,China)

4、[Abstract]Theintroductionofartificialintelligenceprovidesthefunctionofautomotivetrackingforintelligentvehicles.Astotraditionaltrackingalgorithmsbasedonimagematching,adaptivechangingthesizeofthetrackingwindowcannotbeachievedideally.Inordertoovercomethisweakness,anaut

5、omotivetrackingalgorithm,whichcanchangethesizeofthetrackingwindowadaptively,wasintroduced.Thisalgorithmcombinedinvariantmomentsmatchingtechniqueandgrayfeaturematchingtechnique.ThisblendedalgorithmwassimulatedontheplatformofMATLAB.Theresultsindicatethatthisrevisedalg

6、orithmcannotonlyfeaturefast,preciseandreliable,butalsochangethetrackingwindowadaptively.[Keywords]intelligentvehicles;targettracking;changingtrackingwindowsadaptively;invariantmomentsmatching;grayfeaturematching0引言p+q阶几何矩mpq和中心μpq距为MN人工智能技术在汽车中的应用有着举足轻重pqmpq=ΣΣijf(i

7、,j)p,q=0,1,2…(1)的地位,如安全车距检测[1],疲劳驾驶技术[2],车道i=1j=1MN[3]识别技术等。基于图像匹配的视觉跟踪方法是近軃p軃qμpq=ΣΣ(i-i)(j-j)f(i,j)p,q=0,1,2…(2)来研究的热点。图像匹配技术主要有基于特征点、i=1j=1[4]灰度分布和频域等三大类。虽然此技术已经在跟式中軃i=m/m,軃j=m/m。10000100踪的速度与准确性上有了较大的改进,但是依然如果将m看做图像的灰度质量,则图像灰度00不能够很好地实现窗口自适变化。在汽车智能跟质心坐标为(軃i,軃j),

8、那么,中心矩μpq反映的是图像踪中,汽车可能会出现远离与靠近摄像头的运动。的灰度相对于其灰度质心的分布情况。几何矩可所以,跟踪窗口尺寸自适应是必要的。以用来表示中心矩,式3-12是0~3阶中心矩与几1图像匹配理论何矩的关系。MN1.1图像二维不变矩特征軃0軃0μ00=ΣΣ(i

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