基于卡尔漫滤波的区域特征融合车辆跟踪算法

针对行驶中的车辆易受阴影及相似车辆的影响问题,提出了一种基于卡尔曼滤波的区域特征融合车辆跟踪算法。算法首先借鉴空间金字塔匹配模型将车辆在空间上进行划分,然后将颜色特征、局部三值模式纹理特征和Hu不变矩特征进行加权融合,提取车辆各区域信息,最后引入卡尔曼滤波对目标车辆的运动趋势进行预测。实验结果显示,该算法在目标车辆受阴影及特征相似车辆干扰时,能够有效区分目标与背景,实现正确跟踪。