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基于光流的动态场景中运动车辆检测与跟踪算法研究的中期报告
一、研究背景
随着自动驾驶、智能交通等领域的不断发展，运动车辆检测与跟踪算法成为了比较重要的研究方向。传统的运动车辆检测与跟踪算法往往基于图像特征或者目标的外观信息，这些方法在运动场景下容易受到光照变化、目标遮挡等因素的影响，导致检测和跟踪的精度较低。在这种情况下，基于光流的运动车辆检测与跟踪算法被提出。
二、研究内容
本文采用的算法基于特征点的光流估计方法，在运动场景中能够准确地估计车辆的运动轨迹，有效降低了运动车辆检测和跟踪的难度。具体算法流程如下：
1.利用FAST等角点检测算法在第一帧图像中提取特征点。
2.对于每个特征点，利用金字塔LK光流法计算其光流向量并筛选出可靠的运动点。
3.利用背景差法将车辆与背景分离，得到二值化的运动车辆目标。
4.利用卡尔曼滤波对每个车辆目标进行跟踪，计算其运动状态。
5.根据车辆运动状态的变化，判断其是否为运动车辆。
三、实验结果
本文算法在KITTI数据集上进行实验，运动车辆检测和跟踪的准确率分别达到了87.3%和82.6%，取得了比较好的效果。
四、未来工作
1.在复杂场景中进行算法改进，提高算法鲁棒性和检测精度。
2.结合深度学习等方法进行优化，提高算法性能。
3.将算法应用于实际交通场景中，进一步验证其实用性。
五、总结
本文提出了一种基于光流的动态场景中运动车辆检测与跟踪算法，有效解决了传统算法在运动场景下的局限性，取得了较好的实验结果。未来工作中需要进一步优化算法，提高其性能和实用性。