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题名基于外观和运动的车辆检测和追踪算法研究
被引量：2
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作者
陆星家
郭璘
陈志荣
林勇
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机构
宁波工程学院理学院
宁波工程学院交通与物流学院
美国德州大学阿灵顿分校计算机学院
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
2014年第8期152-157,共6页
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基金
国家自然科学基金资助项目(40901241)
浙江省自然科学基金资助项目(Y5090377)
+1 种基金
浙江省教育厅基金资助项目(Y201225208)
宁波市自然科学基金资助项目(2012A610020)
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文摘
针对机动车在检测和追踪过程中容易受到光照变化、目标遮挡以及天气变化等影响的问题,提出一种基于马尔可夫蒙特卡洛(MCMC)与多假设数据关联算法的多机动车检测和追踪算法。根据HOG特征模板匹配与MCMC运动状态估计,将外观模型和运动模型相结合,并保持全局数据关联。通过提高检测匹配阈值,降低运动估计误差,使算法满足精准性和实时性的要求。实验结果表明,该算法能够准确地估计机动车的运动状态,具有较高的检测准确率、精度与实时性,在正常光照条件下,检测和追踪的精度分别达到90%和85%以上。
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关键词
马尔可夫蒙特卡洛方法
多假设数据关联
多机动车检测
多机动车追踪
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Keywords
Markov Chain Monte Carlo （MCMC） method
Multiple Hypothesis Data Association （MHDA）
multiple motor vehicle detection
multiple motor vehicle tracking
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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