基于单双目视觉融合的车辆检测和跟踪算法

被引：7

作者：

蔡英凤 ^{[1
]}

王海 ^{[2
]}

陈小波 ^{[1
]}

江浩斌 ^{[2
]}

机构：

[1] 江苏大学汽车工程研究院

[2] 江苏大学汽车与交通工程学院

来源：

交通运输工程学报 | 2015年 / 15卷 / 06期

基金：

中国博士后科学基金;

关键词：

车辆检测; 车辆跟踪; 单双目视觉融合; 二维深度置信网络; Kalman滤波器;

D O I：

10.19818/j.cnki.1671-1637.2015.06.015

中图分类号：

U495 [电子计算机在公路运输和公路工程中的应用];

学科分类号：

0838 ;

摘要：

提出了一种基于单双目视觉融合的车辆检测与基于Kalman滤波的车辆跟踪算法,设计了一种基于二维深度置信网络的车辆检测器。在道路图像中利用单目视觉生成车辆可能存在的区域,构成双目视觉处理的车辆候选集合。在车辆可能存在的区域内利用双目视觉进行误检去除,并获得车辆的位置信息。在二维图像坐标系和三维世界坐标系内,利用Kalman滤波器对检测到的车辆进行跟踪。试验结果表明:算法的检测率为99.0%,误检率为1.3×10-4%,检测时间为57ms,检测率高,误检率低,检测时间短;与单双目视觉弱融合算法、单目视觉算法和双目视觉算法相比,本文车辆检测与跟踪算法兼具双目视觉算法检测率高和单目视觉算法检测时间短的优点。

引用

页码：118 / 126

页数：9

共 5 条

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