基于矩特征和卡尔曼滤波的车辆跟踪算法

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针对由于背景的动态变化而导致的目标车辆无法准确进行跟踪的问题,提出了一种基于卡尔曼滤波器的车辆跟踪算法。算法利用基于图像内容的动态前景分割的方法提取出目标车辆,以此建立基于HSV颜色空间的矩特征,从而得到目标的特征模板,在下一帧中利用卡尔曼滤波器对目标车辆的状态进行预测。在预测的区域内进行匹配定位,从而得到目标车辆的实际位置。实验结果表明,该算法实时性和准确性高,能够准确的完成对目标车辆的跟踪。
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