基于水平特征的车辆检测与跟踪

邢艳云,于波

(1.天津职业技术师范大学汽车与交通学院,天津 300222；2.中国汽车技术研究中心汽车工程研究院，天津 300162)

0 引言

近年来智能交通系统飞速发展，驾驶辅助系统得到越来越多的汽车生产厂家的重视，而车辆检测作为智能交通系统和驾驶辅助系统的重要组成部分，也一直是一个热门的研究领域。目前车辆目标的检测算法根据是否存在运动信息分为两类：(1)利用车辆的运动信息进行检测，如背景差分法[1]、帧间差分法[2]、光流法[3]等。该类方法能够在简单理想的情况下获得较好的检测效果，但过于依赖车辆的运动信息，当失去车辆的运动信息或车辆静止时车辆检测效果很不理想;(2)检测方法则不依赖于车辆的运动信息，这类方法一般从车辆本身的特征着手，根据所用特征的不同又可以分为基于颜色、阴影和纹理特性的方法[4-6],基于建模和模板匹配的方法[5]和基于统计和机器学习的方法[7-8〗。基于颜色和纹理特征的检测方法研究的是车辆与非车辆在颜色与纹理的差异，从而实现车辆的检测，该方法的特点是对特征明显的车辆能够实现较好的检测，但对于与地面颜色和纹理接近的车辆容易漏检;基于建模和模板匹配的检测方法的特点是需要建立车辆模型，然后将测试图片与模型进行匹配，从而得到目标车辆，该方法对模型的要求较高，当测试图片与模型不一致时，容易受到噪声的干扰;基于统计和机器学习的方法是采用统计分析的思想，该方法通过提取适合车辆检测的特征，利用神经网络、支持向量机等方法进行学习检测，识别准确度高，但需要大量样本进行分类器学习，并且不同分类器间性能也有差异，计算量较大。……