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高速公路车道线检测与跟踪算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为提高高速公路上车道线识别的快速性和鲁棒性,提出了一种有效的车道线检测与跟踪方法。采用霍夫变换进行车道线检测,具有较强的抗干扰能力,能够准确地识别车道线。车道线跟踪利用Kalman预测参数建立感兴趣区域,然后用扫描线法搜索车道线边界点,在车道线间断区域利用Kalman预测器定位车道线边界。由于搜索限制在预测范围内,提高了搜索精度,减少了搜索范围,保证了实时性能,且对虚线车道线识别特别有效。仿真实验结果表明,对于不同的天气状况和车道线种类,该算法均有较好的识别效果。 相似文献
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通过摄像机拍摄到的一段视频,对其中运动的人进行检测与跟踪。在目标检测方面,获取运动行人图像序列,利用自适应背景提取方法得到背景,根据将目标与背景进行分离的分割阈值,对差分图像进行分割,提取运动区域,检测出人体运动目标;在目标跟踪方面,选用基于Kalman滤波的运动跟踪系统,通过估计出运动目标的下一位置,对运动目标进行实时跟踪。这里的实验是在Linux平台上利用Intel的开源OpenCV函数库建立起模型并实现算法。经过多次仿真测试表明,使用Kalman滤波可以很好地解决实验中两个人握手时运动目标间遮挡的问题,并跟踪运动目标,而且处理速度比较快,能够满足一般情况下的实时性要求。 相似文献
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红外成像系统已被广泛地应用于红外精确制导、视频监控、搜索和跟踪等领域。基于红外视频的目标检测与跟踪是上述领域中的一项重要技术,文中通过结合GMM和PBAS算法的优点进行背景提取,再结合Kalman滤波进行目标检测与跟踪。实验证明该方法能够在多种外部扰动情况下准确地提取背景并抑制阴影对真实运动目标的影响。 相似文献
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车道线检测与识别技术就是从含有多个车道标识线的道路图像中,将车辆目前正在行驶区域内的连续或间断的车道标识线重建成连续直线的图像处理技术,是自动驾驶的重要核心技术之一。文章主要围绕基于机器视觉的车道线检测与识别算法进行了深入的研究。首先,针对路面环境特点对图像进行预处理;其次,为了减小运算量,利用掩模图形对图像进行感兴趣区域划分;最后,使用Hough变换实现车道线的检测。实验结果表明,文章所提出的方法具有一定的实际应用价值。 相似文献
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采用了适合静态背景下的Kalman滤波算法,以目标的位置和速度为状态参数建立跟踪模型,并通过仿真结果验证了此算法可以稳定地对目标进行跟踪。 相似文献
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在智能交通系统中,基于视频技术的车辆跟踪是交通参数和交通事件检测的关键技术之一。本文首先研究了现有的基于视频技术的车辆跟踪技术,然后提出了一种使用Kalman滤波器预测车辆位置,并用距离和颜色信息辅助识别车辆的跟踪方法。实验结果表明,该方法能够有效地实现车辆的跟踪。 相似文献
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一种空间弱小目标的图像检测方法 总被引:2,自引:1,他引:1
针对天基空间观测图像背景缓慢运动和目标信噪比低的特点,提出了一种滤除星空背景检测太空弱小目标及获取运动轨迹的方法。通过对动态背景序列图像的背景恒星配准及背景消除,得到了目标图像。通过基于目标特征的滤波,并用质心法计算出每帧目标代替点得到简洁的目标轨迹图像。最后使用Hough直线检测算法和最小二乘法提取目标轨迹。实验结果验证了该方法的有效性。 相似文献
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使用粒子滤波进行目标跟踪时,是用状态转移概率作为重要性函数,由于没有利用最新的观测信息,使得滤波效果不够理想.针对粒子滤波算法的这一缺陷, 提出了一种改进粒子滤波算法,该算法利用平方根无迹变换获得重要性函数,解决了粒子滤波算法以状态转移概率作为重要性函数的不足,同时保证了滤波过程中的稳定性.理论分析与仿真实例结果均表明,该算法提高了滤波的稳定性和精确性. 相似文献
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运用Kalman滤波对目标位置进行跟踪时,测量数据中的野值是影响滤波效果的重要因素之一。分析了动态测量数据中野值产生的原因和野值对Kalman滤波性能的影响机理,利用新息的统计特性,提出了野值判别准则和一种抗野值Kalman滤波算法。仿真结果表明,该方法使野值处理与状态估计同步进行,可有效抑制野值对Kalman滤波的影响,提高滤波精确度。 相似文献
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提出一种基于指令预测的目标跟踪方法,在摄像机的状态空间中建立求解该问题,简化了该问题的求解方法。讨论了基于该方法的多摄像机协同跟踪的问题。理论分析和实验结果表明,在摄像机的状态空间中对运动目标的跟踪是一种可行的方法。 相似文献
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一种基于小波变换的序列图像中小目标检测与跟踪算法 总被引:8,自引:0,他引:8
该文提出了一种快速检测序列图像中低信噪比(2dB)小目标的算法。采用小波滤波器对每帧图像滤波,提高目标的信噪比,降低了低信噪比小目标检测算法的运算量;采用固定长度的假设检验算法,生成起始航迹,有效地避免航迹的漏检;采用截断序贯似然比检验,形成确认航迹。仿真结果表明应用此算法,可快速实现信噪比小于2dB的小目标(22)的检测与跟踪。 相似文献
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