张松松
- 作品数：4 被引量：5H指数：1
- 供职机构：江苏大学计算机科学与通信工程学院更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 一种基于SIFT特征的车辆跟踪系统实现被引量：1
- 2011年
- 卡尔曼滤波算法由于具有很好的目标预测能力而被广泛应用于视频对象跟踪等领域。其缺点在于跟踪过程中各视频帧的状态方程和观测方程的更新需要大量的运算,导致跟踪系统的实时性不高。该文提出采用SIFT特征加以辅助跟踪,利用其对旋转、缩放、亮度等变化保持不变的优点,通过对目标区域SIFT特征提取,结合卡尔曼滤波算法的预测性对视频不同帧的不同匹配目标区域的位置进行独立预测以达到实时跟踪的目的。实验结果表明,该文提出的方法具有较小的运算量和较好的实时性,同等条件下具有较高准确性。
- 尤优詹智财张松松
- 关键词：卡尔曼滤波SIFT
- 一种基于多帧统计的车道背景建模方法被引量：1
- 2013年
- 现有基于视频帧的车道背景建模方法建模过程较复杂,且易受光照、遮挡等因素的影响。提出一种基于多帧统计的视频车道背景建模方法,通过对多帧视频帧自主统计分析,首先建立无车的全背景图像;然后再次对多帧视频帧进行运动对象的位置统计,最终在全背景图像上获取完整的车道背景图像。该方法能有效确定视频中的背景区域,特别是能明确车道背景区域。算法思想简单,容易实现。实验结果表明该算法具有计算量小、车道检测完整、对光照的变化具有一定的自适应能力等特点。
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- 基于SIFT特征与支持向量机的车辆分类系统研究被引量：3
- 2012年
- 基于视频的车辆实时分类是交通系统实现自动化管理的关键技术。该文主要介绍了以SIFT(尺度不变特征变换)特征为基础,通过SVM(支持向量机)算法对视频车辆进行实时分类的系统设计和实现。SIFT特征有对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变的优点,而SVM具有分类快速稳定的特点。实验表明,该文所述方法运算量很小且实时性较好,在同等条件下具有较高的分类准确度。
- 张松松詹智财
- 关键词：SIFTSVM
- 基于SIFT特征降维的视频车辆跟踪研究
- 2012年
- 针对尺度不变特征变换（SIFT）算法在匹配时特征数量过多导致的耗时过长的问题，该文提出一种基于SIFT和主成分分析（PCA）相结合的SIFT特征降维的视频车辆跟踪算法。首先利用SIFT提取出车辆视频图像帧中的所有特征点及其特征向量，其次使用PCA算法对其维数约减并找出各自的具有代表性的特征参数，达到对特征点向量降维的目的，最后利用西式距离找出不同车辆图像帧中相似的车辆。实验证明，该算法在保证原SIFT算法鲁棒性、稳定性的同时减少了计算量，增加了匹配效率，增强了实时性。
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- 关键词：SIFT降维车辆跟踪
