一种基于SIFT特征的车辆跟踪系统实现

摘要：

卡尔曼滤波算法由于具有很好的目标预测能力而被广泛应用于视频对象跟踪等领域.其缺点在于跟踪过程中各视频帧的状态方程和观测方程的更新需要大量的运算,导致跟踪系统的实时性不高.该文提出采用SIFT特征加以辅助跟踪,利用其对旋转、缩放、亮度等变化保持不变的优点,通过对目标区域SIFT特征提取,结合卡尔曼滤波算法的预测性对视频不同帧的不同匹配目标区域的位置进行独立预测以达到实时跟踪的目的.实验结果表明,该文提出的方法具有较小的运算量和较好的实时性,同等条件下具有较高准确性.

关键词：视频车辆跟踪、卡尔曼滤波、SIFT

所属期刊栏目：7

分类号：TP18(自动化基础理论)

在线出版日期：2012-01-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：5695-5697