本文選題：車輛識(shí)別與跟蹤 + 積分圖��； 參考：《汽車技術(shù)》2017年08期

【摘要】：為降低車輛換道時(shí)碰撞事故發(fā)生的概率,分析和研究了側(cè)后方車輛識(shí)別和跟蹤算法。首先利用積分圖的方法加速Haar-like特征計(jì)算,結(jié)合級(jí)聯(lián)分類器實(shí)現(xiàn)后方車輛的檢測(cè)�；贛eanShift理論,提出紋理特征和傳統(tǒng)顏色特征相結(jié)合的方式進(jìn)行車輛跟蹤。利用智能交通仿真軟件PreScan構(gòu)建仿真模型,驗(yàn)證算法的有效性。結(jié)果表明,該算法具有較高的識(shí)別率,能達(dá)到實(shí)時(shí)性的要求,并且跟蹤效果良好。
[Abstract]:In order to reduce the probability of collision accident, vehicle identification and tracking algorithm is analyzed and studied.Firstly, the method of integral graph is used to accelerate the Haar-like feature calculation, and the cascade classifier is used to detect the rear vehicle.Based on MeanShift theory, a method of combining texture features with traditional color features is proposed for vehicle tracking.An intelligent transportation simulation software PreScan is used to build the simulation model to verify the effectiveness of the algorithm.The results show that the algorithm has a high recognition rate, can meet the real-time requirements, and the tracking effect is good.
【作者單位】： 江蘇大學(xué);無(wú)錫職業(yè)技術(shù)學(xué)院;
【分類號(hào)】：TP391.41;U463.6;U495

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本文編號(hào)：1769585