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为满足车辆安全例检智能化和信息化的需要,研究了室外复杂场景下例检车辆的图像识别与跟踪定位问题。针对运动历史图算法在运动检测中出现目标轮廓的拖尾、空洞、边缘不连续等缺点,引入了高斯塔式分解及形态学滤波方法对轮廓进行补偿修正。针对跟踪过程中镜头抖动及积水倒影造成的多目标干扰,提出了一种缩小目标检测区域与图像帧数并结合车体颜色直方图和车牌SIFT描述子逐帧匹配的跟踪方法。实验结果证明,在不损失鲁棒性与准确性的情况下,完成了车辆的实时跟踪。