多分辨率光流和多尺度角点的运动车辆跟踪
针对稀疏光流LK(Lucas-Kanade)算法不能稳定跟踪快速移动目标的局限性,提出了基于小波 金字塔的多分辨率光流跟踪算法.算法基于多分辨率思想对原始稀疏光流进行了改进,从而实现了准确跟踪 快速移动目标.在特征提取方面,提出了多尺度Ha_rrjs角点检测方法,较好地解决了传统Ha—s方法的漏检和 角点分布不均匀的缺陷,适合复杂交通场景中运动车辆特征提取.实验表明,当运动车辆旋转、移动以及摄像 机变焦时,角点始终稳定可靠,并且跟踪算法能够快速、准确地匹配特征角点,实现了复杂交通场景下对运动 车辆目标的实时稳定跟踪.
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