基于遗传算法聚类的车辆跟踪

运动车辆的跟踪技术已成为目前计算机视觉研究的一个焦点问题。均值聚类和滤波预测跟踪方法常用于基于区域分割的运动车辆跟踪,但c均值聚类对初始聚类中心非常敏感,用遗传算法克服均值聚类对初始聚类中心的依赖性,遗传算法聚类数目由α-β-γ滤波的预测值确定。序列图像中帧间信息融合实现当前帧图像运动区域与信息链中的车辆关联,从而正确区分新车驶入和虚警现象。实验中有效、鲁棒地获得车辆在当前帧图像的位移等运动参数。