基于Kalman滤波器的车辆检测与跟踪系统的实现

智能交通系统是解决城市交通拥挤最有效的方式,其中交通信息采集设备是交通系统管理的基础与前提,而基于视频图像处理的交通信息检测器较其他类型检测器,具有信息量丰富,安装和维护成本低廉的特点。本文用基于Kalman滤波器的方法实现了交通信息采集设备中的车辆检测与跟踪。它采用了一种自适应背景更新算法,通过分割、二值化、腐蚀膨胀得出前景图像,以包含前景图像的矩形框的中心作为Kalman滤波器的跟踪特征,对运动车辆进行跟踪估计得出车辆的运动轨迹和速度。一系列的视频实验表明,该方法简单可行而且对天气、光照变化、阴影有很强的适应能力。