【摘 要】
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近年来,随着机动车增加,各大＂堵城＂陆续出现。各种交通问题日益增多,因此使得智能交通系统的快速发展迫在眉睫。文中在研究传统车辆跟踪方法的基础上,提出基于混合Gaussian模型
【基金项目】
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陕西省教育专项科研计划项目（14JK1341）
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近年来,随着机动车增加,各大＂堵城＂陆续出现。各种交通问题日益增多,因此使得智能交通系统的快速发展迫在眉睫。文中在研究传统车辆跟踪方法的基础上,提出基于混合Gaussian模型和Kalman滤波的车辆跟踪算法。通过对车辆运行的外部环境和自身变换等问题的深入分析,首先采用背景减除法提取前景区域,利用混合高斯模型进行背景建模,建模过程中,依据规则不断完成背景自适应提取与更新,排除噪声及＂假目标＂信息的干扰。在检测出目标车辆后,为保证跟踪效果,利用目标特征参数及运动状态的一致性、连续性排除噪声干扰。通过对目标车
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