针对高速公路环境的车辆目标追踪研究

简介：
本研究致力于开发适用于高速公路环境的先进车辆目标追踪技术，旨在提高交通系统的安全性和效率。通过分析高速行驶条件下的复杂场景，我们探索并优化算法以实现精准、实时的目标识别与跟踪，为智能交通系统的发展提供强有力的技术支持。 车辆目标检测与跟踪是高速公路视频监控系统实时获取交通参数的关键步骤。本段落提出了一种结合核相关滤波(KCF)算法的车辆目标跟踪方法，该方法利用了面向高速公路场景的目标轨迹时序信息，并实现了高精度持续追踪功能。首先通过基于深度学习的单目标检测(SSD)算法建立适用于高速公路场景的车辆数据集，从而实现对车辆目标的有效分类与识别。然后依据目标轨迹的时间序列信息进行匹配处理，并借助KCF跟踪算法预测并重新定位丢失的目标，进而确保了连续性的车辆路径追踪能力。实验结果表明，该方法具有高精度和广泛的适应性，在多种不同场景下均表现出较高的应用价值。