基于矩特征和卡爾曼濾波的車輛跟蹤算法

【摘要】針對(duì)由于背景的動(dòng)態(tài)變化而導(dǎo)致的目標(biāo)車輛無法準(zhǔn)確進(jìn)行跟蹤的問題，提出了一種基于卡爾曼濾波器的車輛跟蹤算法。算法利用基于圖像內(nèi)容的動(dòng)態(tài)前景分割的方法提取出目標(biāo)車輛，以此建立基于HSV顏色空間的矩特征，從而得到目標(biāo)的特征模板，在下一幀中利用卡爾曼濾波器對(duì)目標(biāo)車輛的狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測(cè)。在預(yù)測(cè)的區(qū)域內(nèi)進(jìn)行匹配定位，從而得到目標(biāo)車輛的實(shí)際位置。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性高，能夠準(zhǔn)確的完成對(duì)目標(biāo)車輛的跟蹤。

【關(guān)鍵詞】目標(biāo)跟蹤；卡爾曼濾波；前景分割

1.引言

智能交通系統(tǒng)是當(dāng)今研究的一個(gè)熱點(diǎn)方向，但是由于復(fù)雜背景的動(dòng)態(tài)變化以及目標(biāo)車輛之間有時(shí)候會(huì)出現(xiàn)遮擋的情況會(huì)直接影響到目標(biāo)車輛的檢測(cè)、分離以及跟蹤的準(zhǔn)確性，從而影響到最后的跟蹤結(jié)果。因此，如何實(shí)現(xiàn)從動(dòng)態(tài)的背景中分割出前景目標(biāo)并進(jìn)行準(zhǔn)確跟蹤在智能交通系統(tǒng)中具有重要的意義，但同時(shí)這也是一個(gè)難點(diǎn)所在。

本文在參考文獻(xiàn)[2]的基礎(chǔ)上提出了一種利用HSV空間矩特征作為特征進(jìn)行目標(biāo)跟蹤的方法，首先經(jīng)過學(xué)習(xí)從動(dòng)態(tài)的復(fù)雜背景中提取出前景目標(biāo)，并將其進(jìn)行分離。根據(jù)提取出來的前景目標(biāo)建立HSV空間矩特征作為模板，然后引入卡爾曼濾波器預(yù)測(cè)出下一幀目標(biāo)的大致區(qū)域，在預(yù)測(cè)的區(qū)域內(nèi)進(jìn)行匹配，從而完成對(duì)目標(biāo)車輛的跟蹤過程。

2.運(yùn)動(dòng)車輛的檢測(cè)與分割

運(yùn)動(dòng)車輛的檢測(cè)與分割是指在圖像中檢測(cè)出變化區(qū)域并將運(yùn)動(dòng)目標(biāo)從背景中進(jìn)行分離，檢測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性對(duì)于車輛的跟蹤具有重要的影響。

文獻(xiàn)[2]提出了一種動(dòng)態(tài)前景分割建模方法。其原理如下，依照貝葉斯決策規(guī)則進(jìn)行前景和背景的劃分，若：

則具有特征的像素點(diǎn)A被劃分為前景。假設(shè)為像素點(diǎn)A的特征的量化特征，則。觀察一段時(shí)間后，像素點(diǎn)A所得的N個(gè)模型可用表示，像素特征屬于背景b的后驗(yàn)概率，可通過式（2）、（3）來估計(jì)。

由圖1可知，該分割過程簡(jiǎn)單，而且分割效果較好。

3.目標(biāo)車輛跟蹤

當(dāng)車輛檢測(cè)并分割出來之后，車輛跟蹤就是利用特征模板在相鄰幀進(jìn)行匹配的問題。本文提出的一種基于運(yùn)動(dòng)預(yù)測(cè)的車輛跟蹤方法，一方面可以縮小目標(biāo)搜索匹配的范圍，提高匹配的速度；另一方面跟蹤的魯棒性強(qiáng)、準(zhǔn)確度高。

3.1 運(yùn)動(dòng)估計(jì)模型

采用卡爾曼濾波器預(yù)測(cè)目標(biāo)在下一幀中的區(qū)域?？柭鼮V波本質(zhì)是一種遞歸型的狀態(tài)估計(jì)器。它包含預(yù)測(cè)和修正兩個(gè)狀態(tài)。

由于系統(tǒng)的采樣頻率為fps，相鄰2幀之間的時(shí)間間隔約為s，所以可以近似地認(rèn)為車輛勻速運(yùn)動(dòng)，且跟蹤窗口的變化不大。

定義好運(yùn)動(dòng)模型的狀態(tài)方程和觀測(cè)方程后，在下一幀中可以在一個(gè)小的范圍內(nèi)利用Kalman濾波來估計(jì)車輛窗口的大小，從而得到目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)軌跡和質(zhì)心位置。

3.2 跟蹤特征選擇

目標(biāo)的特征有許多種，包括顏色、形狀、輪廓等等，特征的選擇在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤的過程中的關(guān)鍵步驟。特征選取合適的話能夠?qū)崿F(xiàn)有效跟蹤，而當(dāng)特征選擇不當(dāng)?shù)臅r(shí)候往往會(huì)引起跟蹤失敗的情況發(fā)生。本文提出了一種在HSV顏色空間中的矩特征作為目標(biāo)的特征描述，其計(jì)算公式如式（7），其中n為像素的個(gè)數(shù)，h為HSV空間中H分量的值，同理可得的值，以此便構(gòu)了一個(gè)這樣一個(gè)矩特征。在視頻圖像中，運(yùn)動(dòng)目標(biāo)因?yàn)橛蛇h(yuǎn)到近而導(dǎo)致體積發(fā)生變化時(shí)，其HSV空間的矩特征變化不大，相對(duì)于七階不變矩特征，計(jì)算量小，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)于目標(biāo)車輛準(zhǔn)確而有效的描述，魯棒性較好。

3.3 車輛匹配和跟蹤

由于圖像序列相鄰兩幀之間的時(shí)間間隔較短，車輛的運(yùn)動(dòng)情況較穩(wěn)定?？梢哉J(rèn)為同一目標(biāo)車輛在相鄰兩幀圖像中的質(zhì)心位置和大小變化較小。根據(jù)動(dòng)態(tài)前景分割的方法可以提取出前景目標(biāo)，如果同時(shí)存在多個(gè)前景目標(biāo)時(shí)，其中心位置位于卡爾曼濾波預(yù)測(cè)范圍內(nèi)的前景目標(biāo)則是我們要進(jìn)行跟蹤的目標(biāo)車輛。確定前景目標(biāo)后提取其邊界框，以此邊界框內(nèi)的目標(biāo)信息建立基于HSV空間的矩特征并作為下一幀的匹配模板。然后在卡爾曼濾波預(yù)測(cè)的范圍內(nèi)，以此模板進(jìn)行搜索匹配，計(jì)算相同大小的匹配區(qū)域同目標(biāo)模板的歐式距離，其歐式距離最小的匹配區(qū)域即為目標(biāo)車輛的觀測(cè)值。即：

其中為待匹配區(qū)域的HSV空間矩特征，為模板HSV空間矩特征，n為矩特征的維數(shù)。此方法在跟蹤過程中能完成模板的不斷更新，往復(fù)進(jìn)行就完成了目標(biāo)跟蹤。

4.實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析

為了驗(yàn)證本文算法的有效性，采集了一段城市道路交通的視頻圖像序列。視頻圖像的分辨率為160×120，幀率為每秒15幀。開發(fā)工具為matlab。從圖2可以看出利用利用HSV空間矩特征能夠完成對(duì)目標(biāo)穩(wěn)定而有效的跟蹤，受噪聲影響較小，跟蹤的魯棒性較強(qiáng)。

5.結(jié)語

本文提出的基于HSV空間矩特征和卡爾曼濾波的車輛跟蹤算法，可以分為車輛檢測(cè)和車輛跟蹤。車輛檢測(cè)部分利用動(dòng)態(tài)前景分割的方法實(shí)現(xiàn)目標(biāo)車輛的檢測(cè)與分割過程；車輛跟蹤過程中，根據(jù)車輛檢測(cè)的結(jié)果建立HSV空間矩特征，引入卡爾曼濾波器預(yù)測(cè)出下一幀目標(biāo)的大概位置，在預(yù)測(cè)的范圍內(nèi)進(jìn)行匹配，從而實(shí)現(xiàn)跟蹤過程。

參考文獻(xiàn)

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作者簡(jiǎn)介：成志航（1988—），男，碩士研究生，研究方向：智能交通系統(tǒng)。