基于模糊聚类和α-β-γ滤波的车辆跟踪

摘要

cqvip:目前,运动车辆的跟踪技术是计算机视觉领域中最活跃的研究主题之一,其核心内容是利用计算机视觉技术从动态图象序列中检测出运动车辆、并跟踪出其运动轨迹,从而可获知运动车辆的速度、加速度等运动参数。为了正确检测出运动区域,提出了自适应的背景图象适应外界环境变化的跟踪过程。为了获得有效、鲁棒的跟踪结果,提出了基于模糊聚类和α-β-γ滤波的车辆跟踪方法,以当前帧图象α-β-γ滤波的预测值给出了下一帧图象中模糊C均值的聚类中心和聚类数目,从而解决了模糊C均值聚类对初始聚类中心的依赖性,并分析了确定聚类数目时须考虑的情况。