基于单双目视觉融合的车辆检测和跟踪算法

作     者：蔡英凤 王海 陈小波 江浩斌 CAI Ying-feng;WANG Hai;CHEN Xiao-bo;JIANG Hao-bin

作者机构：江苏大学汽车工程研究院江苏镇江212013 江苏大学汽车与交通工程学院江苏镇江212013 

基　　金：国家自然科学基金项目(61203244 51305167 61403172) 中国博士后科学基金项目(2014M561592 2015T80511) 江苏省自然科学基金项目(BK20140555) 交通运输部信息化技术研究项目(2013364836900) 

出 版 物：《交通运输工程学报》 (Journal of Traffic and Transportation Engineering)

年 卷 期：2015年第15卷第6期

页      码：118-126页

摘      要：提出了一种基于单双目视觉融合的车辆检测与基于Kalman滤波的车辆跟踪算法,设计了一种基于二维深度置信网络的车辆检测器。在道路图像中利用单目视觉生成车辆可能存在的区域,构成双目视觉处理的车辆候选集合。在车辆可能存在的区域内利用双目视觉进行误检去除,并获得车辆的位置信息。在二维图像坐标系和三维世界坐标系内,利用Kalman滤波器对检测到的车辆进行跟踪。试验结果表明:算法的检测率为99.0%,误检率为1.3×10-4%,检测时间为57ms,检测率高,误检率低,检测时间短;与单双目视觉弱融合算法、单目视觉算法和双目视觉算法相比,本文车辆检测与跟踪算法兼具双目视觉算法检测率高和单目视觉算法检测时间短的优点。

主 题 词：车辆检测 车辆跟踪 单双目视觉融合 二维深度置信网络 Kalman滤波器 

学科分类：08[工学] 082303[082303] 082302[082302] 0823[工学-农业工程类] 

核心收录：

D　O　I：10.19818/j.cnki.1671-1637.2015.06.015

馆 藏 号：203162760...