第29卷第8期2008年8月东北大学学报(自然科学版)JournalofNortheasternUniversity(NaturalScience)Vo1．29．No．8Aug．2008多车辆跟踪时目标粘连的解决方法吴成东，郭利锋，张云洲，刘潆(东北大学信息科学与工程学院，辽宁沈阳110004)摘要：复杂交通中车辆问的相互遮挡会造成图像中的车辆粘连，针对这一问题，提出了一种新的基于Kalman预测模型与正交投影定位理论的多运动目标分割与跟踪方法．利用粘连车辆在时域上的历史运动信息和Kalman预测结果，在二值图像中构建特定粘连车辆的分割窗；在分割窗内利用水平一垂直正交投影和动态阈值的理论方法，确定目标最小外接矩形．设计目标分割评判函数，确定粘连车辆分割的合理性，并给出相应的处理结果．实验结果表明，该方法能够有效处理目标相互粘连的情况，实现目标的稳定准确跟踪，并且计算复杂度低，能够满足实时环境的需求．关键词：车辆跟踪；图像处理；车辆遮挡；投影；Kalman滤波中图分类号：rrP391文献标识码：A文章编号：1005—3026(2008)08—1065—04MethodforTouching0bjectsinMulti-vehicleTrackingwUCheng-dong，GUOLi-feng，ZHANGYun—zhou，LIUMeng(SchoolofInformationScience&Engineering，NortheasternUniversity，Shenyang110004，ChinaCorrespondent：GUOLi—feng，E-maihguolifeng616@163．corn)Abstract：BasedontheKalmanpredictivemodelandorthogonalprojectionlocatingtheory。anovelalgorithmisproposedtosegmenttheobjectfromoverlappedvehicleimages，whichispartlyhiddenbyotherobject(S)．Inthealgorithm，asegmentationwindowisframedforaspecificoccludingvehicleinbinaryimagebymeansofthevehicle’ShistoricallymotioninformationintimedomainandKalmanpredictiveresult，andthentheminimalcircumscribedrectangleofthevehicleisdeterminedusinghorizontal—verticalorthogonalprojectionanddynamicthresholdtheory．Afunctionisdesignedtoevaluateifthesegmentationisreasonablewithcorrespondingresultsgiven．ExperimentalresultsshowedthatthisalgorithmcaneffectivelysegmentoverlappedvehiclesfromeachotherandtrackthemsteadilywithlOWcomputationalcomplexityavailabletomeettherequirementsforreal—timesystem．Keywords：vehicletracking；imageprocessing；occlusion；projection；Kalmanfiltering采用基于视频的目标检测与跟踪技术实现车型、车流量的检测，已经成为当今智能交通领域的热点研究课题之一．基于视频的车辆检测与跟踪的准确性受环境影响很大，其中车辆间的部分遮挡是影响车辆跟踪准确性的重要因素之一；在复杂的交通环境中车辆间的遮挡更为突出，目前还没有能够完全解决车辆之间因遮挡而造成粘连的方法．对于车辆跟踪，人们提出了基于区域、3D模型和特征等的跟踪方法_l一5J．在这些方法中，基于特征的跟踪难以处理由于交通拥挤、堵塞而造成的车辆部分遮挡；3D跟踪方法虽然可以处理部分遮挡问题，但其计算量大，实时性差；基于区域的跟踪方法对运动目标之间的遮挡不太敏感．文献[6—7]提出，使用马尔可夫随机场模型可以有效解决遮挡问题，但其计算复杂，不适合实时性场合．文献[8]提出一种使用模板匹配的方法进行跟踪，但如果滤波器连续估计错误时，该方法就失效了．针对复杂交通环境中运动车辆遮挡的问题，本文提出一种基于Kalman预测模型和投影方法定位的粘连车辆分割方法，利用粘连车辆在前几帧中的累积跟踪信息(位置和高、宽度信息)来修收稿日期：2007—09—20基金项目：建设部科研基金资助项目(07k一04—4)．作者简介：吴成东(1960一)，男，辽宁大连人，东北大学教授，博士生导师维普资讯http://www.cqvip.com东北大学学报(自然科学版)第29卷正由于粘连而造成的分割不准确的问题，实验证明该方法是有效的．1运动车辆检测方法在拥塞、繁忙的交通环境中，道路上一直有行人和车辆存在，直接抓取无运动对象的背景图像较为困难，本文采用中值滤波的方法来获取背景图像．首先获取视频的前N帧构建初始背景，对图像中的每一个像素，求取N帧序列中对应N个像素值的中值作为初始背...
