基于多信息融合的车辆阴影检测与车辆跟踪算法

为了准确检测车辆,提出一种基于颜色、纹理、光照模型相结合的阴影检测算法。根据颜色恒常性完成阴影的初步检测,利用局部二值模式(LBP)纹理不变性和基于光照模型的亮度比值置信区间去除误检阴影像素,最后用区域生长完成阴影边缘像素的恢复,保证车辆阴影检测的准确与完整性。为了保证不同智能监控场景下车辆追踪的准确度和稳定度,提出一种特征与概率相结合的改进的Camshift跟踪算法。研究结果表明:所提出的阴影检测算法与改进的Camshift算法可以提升车辆检测与跟踪的准确性与稳定性。