【摘 要】
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由于实际监控场景中包含大量车辆遮挡、复杂光照、运动模糊等干扰因素,导致监控视频中车辆的三维姿态估计精度低下。针对该问题,提出一种基于精细三维模型的车辆姿态估计方法
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61671332);国家重点研发计划项目(2016YFE0202300)
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由于实际监控场景中包含大量车辆遮挡、复杂光照、运动模糊等干扰因素,导致监控视频中车辆的三维姿态估计精度低下。针对该问题,提出一种基于精细三维模型的车辆姿态估计方法。利用模型车辆轮廓与图像中真实车辆轮廓的匹配误差构建能量函数,并采用高斯牛顿算法优化姿态参数,求解能量函数最小化问题得到最终结果。轮廓匹配时,采用改进的随机抽样一致性（RANSAC）算法对曲线模型轮廓用分段直线拟合,再与真实车辆轮廓匹配。实验结果表明,该算法的准确性相较于目前方法有明显提升,并在复杂环境中有很好的鲁棒性。
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