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基于角点SIFT特征匹配的车辆跟踪方法研究的中期报告
1.研究目的和背景
随着车辆拍摄设备的发展，车辆跟踪作为计算机视觉领域的重要研究方向逐渐受到了广泛关注。车辆跟踪技术可以在实时监控、自动驾驶、交通流量统计等领域得到应用。其中，基于视频的车辆跟踪是一个具有挑战性的问题，因为相机移动、光照变化、车辆遮挡等因素会对跟踪的准确性产生影响。
本研究旨在提出一种基于角点SIFT特征匹配的车辆跟踪方法，该方法可以在存在车辆遮挡、光照变化等情况下实现较高的跟踪准确性。具体研究内容包括：提出基于角点SIFT特征匹配的跟踪方法、设计跟踪算法，并对算法进行实验验证。
2.方法步骤
（1）视频预处理。对输入的车辆视频进行预处理，包括颜色空间转换、图像增强等操作。预处理的目的是提高图像质量，减少噪声干扰。
（2）车辆检测。在预处理后的图像中进行车辆检测，提取车辆的位置信息。本研究采用基于Haar特征的级联分类器进行车辆检测，该方法具有较高的检测精度和较快的检测速度。
（3）关键点提取。在检测出的车辆区域中提取关键点，可采用SIFT算法或其他特征点提取算法，但具有鲁棒性的SIFT算法能够适应光照变化、遮挡等情况，因此本研究采用SIFT算法进行关键点提取。
（4）特征描述。对提取出的关键点进行SIFT特征描述，将每个关键点描述成一个向量。通过计算每个关键点之间的相似度，可进行关键点匹配。
（5）跟踪算法。采用匈牙利算法对关键点进行匹配，确定匹配后的关键点对所对应车辆的位置和大小，再进行滤波处理。
（6）实验验证。对本方法进行实验验证，使用包含光照变化、遮挡等情况的视频进行测试，评估跟踪方法的准确性和鲁棒性。
3.预期结果
预计本研究将提出一种基于SIFT特征匹配的车辆跟踪方法，可用于各种场景下的车辆跟踪。该方法的特点在于采用鲁棒性较强的SIFT特征，能够适应光照变化、遮挡等情况，同时匈牙利算法匹配效果也较好。在实验验证中，本方法应能达到较高的跟踪准确性和鲁棒性。