李炳林

(青海省公路局公路养护应急保障中心,青海 西宁 810001)

0 引言

车辆的实时轨迹跟踪研究是智能交通领域的热点问题。目前，众多学者对车辆跟踪任务展开了深入的研究，然而针对应急装备车辆的跟踪研究较为缺乏。应急装备物资车辆为公路突发事件应急救援等场景提供重要的装备物资保障，扮演着重要的角色。作为公路交通应急处置的关键要素，应急装备物资车辆的实时轨迹跟踪对保障公路应急装备物资及时到位，及时恢复公路交通正常运行具有重要意义。

对于目标追踪任务而言，目前主流的方法一般先采用目标检测算法，检测出目标，然后利用追踪算法对目标进行跟踪。

对车辆进行有效检测是车辆跟踪的基础，传统的目标检测方法有背景差分法、帧差法和光流法[1]。背景差分法是将当前帧图像与背景帧或者是背景更新模型进行做差来得到提取前景对象的方法。但是在实际应用当中，很难获取到背景帧图像，所以出现了许多基于背景更新算法的背景差分法。帧差法对连续两帧或是连续多帧视频序列做差，根据做差之后得到的图像的灰度值来得到运动目标。光流法通过视频图像相邻帧中各个像素点的亮度值，利用灰度的变化信息和变化程度得到光流场，从而得到目标的运动场。光流法[2]利用的是图像中像素强度数据的时域变化和相关性，来进一步确定各个像素点的运动。与背景差分法和帧差法不同，光流法不仅展现灰度在时间上的变化，还可以展示目标的外形，结构与运动状态的关系，但计算困难，耗时较长。……