一种基于跟踪目标时域信息的多车辆投影定位方法
【专利摘要】一种基于跟踪目标时域信息的多车辆投影定位方法，步骤为：（1）确定分割窗口，定义目标框宽和高的变化率；（2）以对应目标预测的形心位置为中心，根据其预测的高和宽乘以相应的变化率，获得高和宽的增益；再将增益值与其预测值分别相加来获得分割窗口的长和宽；然后在该分割窗口内利用投影法分割目标；（3）定义投影直方图的左均值和右均值；（4）为了确定目标分割是否合理，定义评判函数V(i,j)，如果该函数小于某一阈值，则认为分割正确；如果大于某一阈值，同时该外接矩形接近监控区域的边界，则认为该目标出了监控区域，将其删除；如果未接近监控区域的边界则认为分割失败，利用kalman的预测值作为分割结果。本发明的有益效果是：（1）能有效地消除运动阴影；（2）解决存在大量遮挡的多车辆跟踪问题,且对目标车辆的运动没有限制；（3）实用性较强。
【专利说明】一种基于跟踪目标时域信息的多车辆投影定位方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及智能交通领域，特别涉及一种基于跟踪目标时域信息的多车辆投影定位方法。
【背景技术】
[0002]城市道路交通流的基本参数检测是智能交通系统(ITS)领域里的一个热门研究方向，多车辆检测跟踪系统可以自动检测交通流的流量、速度、密度等参数，为城市道路建模分析提供数据来源。目前，多车辆检测与跟踪的效果主要受到两个因素的制约，一是场景中存在的运动阴影会导致多目标粘连，二是车辆间的相互遮挡造成跟踪上的困难。因此，构建鲁棒的多车辆检测跟踪系统需要进行运动阴影检测，并解决存在遮挡的多目标跟踪问题。
[0003]阴影检测算法主要有基于模型的方法和基于阴影特性的方法两类。前者利用场景几何特征和前景物体的先验知识来构造模型，常被用作特殊环境中的导航监控等。后者利用阴影的几何、亮度以及色彩等信息来标定阴影区域，可用于不同的环境。salvdaor利用阴影暗化物体表面的特性检测阴影，并通过色彩和几何特性来验证，但无法解决车辆颜色与阴影相近的情况。cucchiara的方法假设阴影减少了背景表面的亮度和饱和度，同时保留原来的色彩信息，分别在Hsv和Yuv色彩空间中进行了阴影检测，缺点是误检测率较高。Angie和wong利用阴影区域缺乏边缘信息的特性，通过对整个前景区域提取边缘特征，从中检测出阴影边界并滤除阴影，检测效果较好但算法耗时。
[0004]目标跟踪方面的许多研究都着眼于多目标跟踪中的遮挡问题。Dockstader等人利用多摄像机数据融合来解决遮挡问题，受视角影响大且成本较高。Yang提出一个实时的目标跟踪方法，对目标遮挡和分离的情况做了判定分析，但没有对遮挡目标分别进行跟踪。Tao的动态背景分层模型，对每个前景物体构造一个背景层，该方法只能解决简单的遮挡问题。Rand和Iam利用几何的方法判断和分割遮挡目标，对前景提取的效果依赖大，较难应用。Kamijo借助马尔可夫随机场模型，利用概率分割来解决遮挡问题，该方法对车辆的运动方向、速度有限制，鲁棒性不够。
【发明内容】
[0005]为了准确分割粘连的车辆，本发明提出了一种基于跟踪目标时域信息的多车辆投影定位方法。
[0006]本发明的技术方案如下:
一种基于跟踪目标时域信息的多车辆投影定位方法，其特征在于:
(1)为了确定运动车辆的边界，确定分割窗口，定义目标框宽和高的变化率；
(2)以对应目标预测的形心位置为中心，根据其预测的高和宽乘以相应的变化率，获得高和宽的增益；再将增益值与其预测值分别相加来获得分割窗口的长和宽；然后在该分割窗口内利用投影法分割目标；(3)定义投影直方图的左均值和右均值；
(4)为了确定目标分割是否合理，定义评判函数V(i，j)，如果该函数小于某一阈值，则认为分割正确；如果大于某一阈值，同时该外接矩形接近监控区域的边界，则认为该目标出了监控区域，将其删除；如果未接近监控区域的边界则认为分割失败，利用kalman的预测值作为分割结果。
[0007]与现有技术相比，本发明的有益效果是:
(1)能有效地消除运动阴影；
(2)解决存在大量遮挡的多车辆跟踪问题，且对目标车辆的运动没有限制；
(3)实用性较强。
【专利附图】
【附图说明】
[0008]图1为本发明的基于跟踪目标时域信息的多车辆投影定位方法的流程图；
图2为本发明的基于跟踪目标时域信息的多车辆投影定位方法的效果图。
【具体实施方式】
[0009]如图1所示，本发明的基于跟踪目标时域信息的多车辆投影定位方法的步骤包括:(1)为了确定运动车辆的边界，需要首先确定分割窗口，定义目标框宽和高的变化率分别为
【权利要求】
1.一种基于跟踪目标时域信息的多车辆投影定位方法，包括: (1)为了确定运动车辆的边界，首先确定分割窗口，定义目标框宽和高的变化率分别为
【文档编号】G06K9/34GK103985252SQ201410218563
【公开日】2014年8月13日 申请日期:2014年5月23日 优先权日:2014年5月23日
【发明者】不公告发明人 申请人:江苏友上科技实业有限公司