一种面向停车场场景的运动目标检测与跟踪方法

针对采用固定相机的停车场场景监控视频中可能出现运动目标较长时间停留的情况,提出一种帧间差(Frame difference)和运行期均值(Running average)相结合的运动目标检测方法,然后在卡尔曼滤波以及运动目标直方图和轮廓信息的辅助下实现运动目标的跟踪.实验结果表明,该方法可以在满足实时监控的需求下较好的检测与跟踪停车场场景中的运动目标.

基于行为树的智能车辆行为决策模型

目前,对智能车辆行为决策的研究主要集中于高速公路和城市道路等规则化道路场景,对停车场场景下的行为决策研究较少。文章使用行为树的方法建立了智能车辆与单个障碍物进行行为决策模型,然后基于MATLAB与PR⁃ESCAN软件进行联合仿真,该模型能够使智能车辆在普通大型停车场场景下决策出安全、合理的驾驶行为。