智能交通系统运动车辆的光流法检测

基于视频的车辆检测在智能交通系统中有着重要的实用价值.提出了一种在复杂背景中检测运动车辆的方法,针对传统光流法在阴影、边界和遮挡的地方灰度守恒和光流场平滑性假设不再成立这一问题,引入前向-后向光流方程,计算其Hessian矩阵,并把Hessian矩阵的条件数与Lucas-Kanade光流法中的加权阵相结合,有效地消除了局部邻域中不可靠的约束点,同时进一步提高了光流约束方程解的稳定性.实验结果表明:该方法检测情况稳定,检测准确率高,检测效果好.检测结果可作为智能交通系统中高层交通管理和车辆控制的基础.