交通场景中多个运动物体的实时跟踪及检测技术的研究

摘要

cqvip:本文设计了一种实时运动跟踪框架，可以检测和跟踪单个固定摄像头拍摄的室内或室外图像序列中的多个运动物体，处理物体间的碰撞合并等事件。系统采用一种新的基于固定网格的阈值自适应围线算法，可以由输入图像与其背景之间的差值获得前景物体的外轮廓；而Kalman滤波器与光流场算法的结合，使算法在物体间发生碰撞时仍能准确估算出各个物体的运动速度；接着再采用围线模型和前一帧的已检测物体的象素值恢复被遮挡的物体轮廓和象素点，这样即使发生碰撞系统仍可以获取刚体和非刚体的精确速度和轮廓。以320×240分辨率的彩色图像序列所获得的实验结果证实了算法的有效性。