计算机工程
計算機工程
계산궤공정
COMPUTER ENGINEERING
2014年
8期
152-157
,共6页
陆星家%郭璘%陈志荣%林勇
陸星傢%郭璘%陳誌榮%林勇
륙성가%곽린%진지영%림용
马尔可夫蒙特卡洛方法%多假设数据关联%多机动车检测%多机动车追踪
馬爾可伕矇特卡洛方法%多假設數據關聯%多機動車檢測%多機動車追蹤
마이가부몽특잡락방법%다가설수거관련%다궤동차검측%다궤동차추종
Markov Chain Monte Carlo (MCMC) method%Multiple Hypothesis Data Association (MHDA)%multiple motor vehicle detection%multiple motor vehicle tracking
针对机动车在检测和追踪过程中容易受到光照变化、目标遮挡以及天气变化等影响的问题,提出一种基于马尔可夫蒙特卡洛(MCMC)与多假设数据关联算法的多机动车检测和追踪算法.根据HOG特征模板匹配与MCMC运动状态估计,将外观模型和运动模型相结合,并保持全局数据关联.通过提高检测匹配阈值,降低运动估计误差,使算法满足精准性和实时性的要求.实验结果表明,该算法能够准确地估计机动车的运动状态,具有较高的检测准确率、精度与实时性,在正常光照条件下,检测和追踪的精度分别达到90％和85％以上.
針對機動車在檢測和追蹤過程中容易受到光照變化、目標遮擋以及天氣變化等影響的問題,提齣一種基于馬爾可伕矇特卡洛(MCMC)與多假設數據關聯算法的多機動車檢測和追蹤算法.根據HOG特徵模闆匹配與MCMC運動狀態估計,將外觀模型和運動模型相結閤,併保持全跼數據關聯.通過提高檢測匹配閾值,降低運動估計誤差,使算法滿足精準性和實時性的要求.實驗結果錶明,該算法能夠準確地估計機動車的運動狀態,具有較高的檢測準確率、精度與實時性,在正常光照條件下,檢測和追蹤的精度分彆達到90％和85％以上.
침대궤동차재검측화추종과정중용역수도광조변화、목표차당이급천기변화등영향적문제,제출일충기우마이가부몽특잡락(MCMC)여다가설수거관련산법적다궤동차검측화추종산법.근거HOG특정모판필배여MCMC운동상태고계,장외관모형화운동모형상결합,병보지전국수거관련.통과제고검측필배역치,강저운동고계오차,사산법만족정준성화실시성적요구.실험결과표명,해산법능구준학지고계궤동차적운동상태,구유교고적검측준학솔、정도여실시성,재정상광조조건하,검측화추종적정도분별체도90％화85％이상.
