[發明專利]一種高速公路監控場景下多車輛視頻跟蹤方法

無效

• 申請號: 201010144098.X
• 申請日: 2010-04-08
• 公開（公告）號: CN101800890A
• 公開（公告）日: 2010-08-11
• 發明（設計）人: 魏奇;李超;聞佳;熊璋
• 申請（專利權）人: 北京航空航天大學
• 主分類號: H04N7/18
• 分類號: H04N7/18;G08G1/01
• 代理公司: 北京慧泉知識產權代理有限公司 11232
• 代理人: 王順榮;唐愛華

技術領域

本發明涉及一種高速公路監控場景下多車輛視頻跟蹤方法，屬于基于機 器視覺技術領域的方法。

背景技術

通常情況下，交通場景的監控主要是通過人工控制來完成。它需要投入 大量的人力和物力，即便這樣，在高強度的工作環境下，遺漏仍可能發生； 特別是出現車輛異常事件時，也不能進一步作出快速反應的。因此，智能交 通系統(ITS，Intelligent?Transportation?Systems)基于機器視覺在近年發 展起來。它通過分析視頻序列檢測、識別和跟蹤車輛目標，以獲得諸如位置， 速度，方向和加速度等運動參數，無需任何人人工干預，或者很少的人工干 預。一般來說，三個關鍵問題需要解決，即：1)檢測感興趣區域(ROI) 的車輛的目標；2)建模的車輛目標；3)定位運動車輛的目標。

對于第一個問題，Zehang?Sun等在《IEEE模式識別與機器智能學報》 (2006年第694-711頁)發表文章“道路車輛檢測：概覽”(《IEEE Transactions?on?Pattern?Analysis?and?Machine?Intelligence》(pp.694-711， 2006)：“On-road?vehicle?detection：a?review”)進行了總結，包括基于 知識的、基于運動的和基于表觀特征的檢測方法。

很多視覺特征可以被選擇為車輛目標的跟蹤進行表觀建模。Comaniciu 等在《IEEE模式識別與機器智能學報》(2003年第564-577頁)上發表文 章“基于核函數的物體跟蹤”(《IEEE?Transactions?on?Pattern?Analysis?and Machine?Intelligence》(pp.564-577，2003)：“Kernel-based?object tracking”)提出了基于顏色直方圖的跟蹤算法，該方法對環境噪音和部分 遮擋是魯棒的，但是在背景與目標顏色相同或者光線變化時該方法失效。Li PH等在《圖像與視覺計算》(2003年第111-123頁)上發表文章“基于 粒子濾波的視覺輪廓跟蹤算法”(《Image?and?Vision?Computing》 (pp.111-123，2003)：“Visual?contour?tracking?based?on?particle?filters”) 提出邊緣特征對于克服顏色特征的是一種不錯的選擇，該特征不需要對車輛 目標進行明確建模，但是，計算邊緣是一件非常耗時的過程。近些年來，特 征描述子被得到廣泛的關注，該類特征可以嵌入跟蹤框架中。Tu?Q等人在 “IEEE信息與自動化國際會議”會議集(2008年第86-90頁)上發表文章 “基于仿射不變特征的魯棒的車輛跟蹤算法”(“IEEE?International Conference?on?Information?and?Automation”(pp.86-90，2008)：“Robust vehicle?tracking?based?on?Scale?Invariant?Feature?Transform”)，該算法 利用了SIFT描述子進行車輛的跟蹤。但是，SIFT的計算復雜度非常高無法 滿足實時監控系統的要求。其他特征，如光流、小波、統計學習等，同樣被 用作目標建模。