基于TLD框架的车距检测
作者:
陈薇
卢冠男
陈梅
关键词:
TLD
车距检测
单目视觉
Mean-Shift
实时跟踪
摘要：
为了实现运动车辆间车距的实时测量,提出了一种基于单目视觉的运动车辆车距检测方法.先以(Tracking?Learning?Detection,TLD)算法为框架对前车进行实时跟踪,结合车距检测实时性的要求,对TLD框架里跟踪器部分进行优化,把跟踪器中采用的光流法用Mean-Shift算法来替换,从而减少计算量,提高跟踪速度.然后,对跟踪到的车辆采用基于车道线消失点的车距测量方法进行车距检测.最后,测试该算法性能并对行驶车辆进行车距测量实验.实验结果表明,改进后的算法与原TLD算法相比在跟踪速度上有所提升,该车距检测系统可以实时得到车辆间的距离并且测量的相对误差小于6％,具备较高的检测精度.
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