一种基于Kalman滤波的夜间车辆检测方法

摘要

本发明公开了一种基于Kalman滤波的夜间车辆检测方法，其涉及计算机视觉领域。本发明方法首先在多帧图像的亮度累加直方图中采用改进的Otsu算法分割出尾灯目标，并基于颜色信息剔除部分非尾灯高亮区域，根据前一帧的车辆检测结果，利用Kalman滤波跟踪方法预估车辆在本帧中的位置，将图像分为跟踪区域和检测区域，在两个区域内分别根据先验知识进行尾灯配对，然后根据尾灯对之间的特征相似性比较，剔除误检的尾灯对，在尾灯粘连等检测失败的情况下，基于前一帧检测结果，通过尾灯估计完成车辆检测。能够在满足实时性要求下，有效检测出夜间前方车辆目标在图像中的位置，有效降低漏检率和误检率。