改进差分阈值和位移匹配模型的车辆跟踪算法

调查发现实际马路上同时运动的车辆较多,而传统跟踪算法大多针对单一目标,故针对多移动车辆目标的检测跟踪问题,提出一种基于改进差分阈值和位移匹配模型的移动车辆跟踪算法。对于移动目标的检测,该算法采用的是一种分簇差分和阈值检测方法。首先将监控图像前后帧匹配后得到的白色区域进行分簇处理,通过设置可调整的阈值来去除噪声点和移动行人目标,并计算处理后的簇的距离均值,将距离均值相同的簇归于一个候选组。再采用位移匹配模型,通过分析得到的位移阈值来对相同移动目标进行判断,并且采用数字对多个移动目标进行标识。仿真结果表明,该算法在白天和夜晚的条件下都能对移动目标进行检测跟踪,并通过阈值的调整,实现了只针对移动车辆的专用目标跟踪。