基于高斯混合模型和卡尔曼滤波的车辆检测与跟踪方法

摘要：

提出一种改进的车辆检测与跟踪方法。在目标检测阶段，针对传统高斯混合建模算法对环境变化适应能力较差的问题，设计一个环境变化判断因子，据此进行高斯混合模型更新率的自动切换；在车辆跟踪阶段，为提高跟踪精度和跟踪效率，引入卡尔曼滤波并设计了跟踪列表进行单目标和多目标的跟踪。实验表明，该方法对光照突变有较好的适应性，能实现车辆的有效检测与跟踪。

关键词：目标检测、车辆跟踪、高斯混合模型、卡尔曼滤波、光照变化

分类号：TP391.9(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2015-07-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：226-230