蔡丽娟

摘要：本文提出了一种基于粒子滤波的交通视频车辆跟踪和计数方法。该方法采用图像处理模式，利用粒子滤波和运动相关性原理，分析视频中凸形形状和背景信息，确定待测车辆轮廓，计算分组视频中的车辆粒子。当在一辆车被确定后，使用集中在粒子位置窗口的颜色直方图相似性进行车辆的跟踪和计数。

关键词：图像处理 粒子簇 车辆计算 车辆跟踪

1 概述

交通智能系统可以有效改善交通状况，帮助用户选择最佳路径并帮助政府合理实现交通规划。车辆数据在交通管理规划中非常重要，比如车流量、速度和轨道占用率等。通常，我们采用安装感应线圈、超声波传感器等方法来获得这些信息。但这些方法费时费力，且实现复杂、成本高。基于此，成本低、易操作等特点的视频处理方法在业内推广起来，但如何准确、高效提取视频中的有效信息，是研究人员必须解决的难题。

本文提出一种简单、易实现的视频车辆跟踪和计数方法，其核心是依据粒子理论[1]，视频中属于同一车辆的粒子具有运动空间和位置相干性的特点进行分组，其难点在

于一是光照和背景迅速变化，如何获得前景；二是被跟踪车辆的多样性识别；三是被其他车辆或障碍物遮挡时跟踪。

2 基于粒子滤波的检测算法

同一辆车粒子的判别条件是：①空间相干性，即属于同一辆车的颗粒彼此接近，而属于不同车辆的粒子簇间有一定的间隔。②时间连贯性，在给定帧初始位置的车辆在下一帧中不会消失，且车距保持在一定的范围内。……