【摘 要】
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车辆跟踪是智能交通的重要技术之一，车辆跟踪由于可以得到车辆的实时运动位置和运动状态，具有十分广泛的应用前景。本文首先研究车辆跟踪的背景，分析了常用背景初始化和背景更新
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车辆跟踪是智能交通的重要技术之一，车辆跟踪由于可以得到车辆的实时运动位置和运动状态，具有十分广泛的应用前景。本文首先研究车辆跟踪的背景，分析了常用背景初始化和背景更新方法的特点，在传统的背景更新的基础上，结合帧差和背景差的方法，提出了一种改进的背景更新方法。实验表明在相近的光照变化适应性的情况下，本文提出的方法在车辆经过的区域路面的灰度可以更快的更新，优于传统的背景更新方法。之后，讨论了两种常用的运动矢量计算方法，将基于三步块匹配的运动矢量估算方法应用于车辆跟踪。提出了基于投票的车辆检测方法，该方法在灰度域和彩色域对图像进行变换，结合灰度和彩色域的信息进行车辆检测，实验表明该方法可以减小光照变化下车辆检测对阈值的依赖，提高车辆检测的准确性。车辆遮挡是影响车辆跟踪的重要因素，本文采用马尔可夫随机场的方法对车辆标号建立模型，利用模拟退火算法对车辆遮挡区域的标号进行优化，实验结果表明，该方法可以提高遮挡情况下车辆跟踪的成功率。
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