高速公路车辆跟踪：深度学习SSD与KCF算法结合

"基于高速公路场景的车辆目标跟踪" 在智能交通系统中，车辆目标检测与跟踪是至关重要的技术，尤其在高速公路视频监控系统中，它能够实时获取交通参数，确保交通安全和效率。本文针对这一需求，提出了一种创新的车辆目标跟踪方法，结合了目标轨迹时序信息与核相关滤波(KCF)算法。这种方法首先利用深度学习的单目标检测器SSD（Single Shot MultiBox Detector）来精确地识别和定位高速公路场景中的车辆。 SSD是一种高效的深度学习目标检测模型，其优点在于能够在一次前向传播过程中同时完成目标检测和边界框预测，大大提高了检测速度。在本研究中，研究人员构建了一个专门针对高速公路环境的车辆数据集，通过训练SSD模型，使其能准确识别不同条件下的车辆，包括不同车型、颜色、大小以及在画面中的位置。 接下来，为了实现车辆的持续跟踪，研究者引入了目标轨迹时序信息。当车辆在视频帧中被检测到后，会形成一条轨迹，这些轨迹信息用于关联不同帧间的同一车辆。基于这些轨迹，可以解决目标短暂消失或遮挡时的跟踪中断问题。当目标丢失时，KCF算法发挥作用。KCF是一种快速的相关滤波器，通过计算特征间的相关性来进行目标追踪。它能有效地进行目标重定位，即使在目标部分遮挡或快速运动的情况下也能保持较高的跟踪精度。 在实际实验中，该方法显示出了高精度的跟踪效果，不仅能够应对高速公路的各种复杂场景，如光照变化、天气条件、车辆速度等，而且具备良好的鲁棒性和实时性，具有广泛的应用潜力。该研究的成果对于提升高速公路视频监控系统的效能，以及未来智能交通系统的发展具有重要意义。 关键词：目标跟踪，SSD，目标检测，KCF 引用格式：宋焕生，李莹，杨瑾，云旭，张韫，解熠。基于高速公路场景的车辆目标跟踪。计算机系统应用，2019，28(6)：82-88。 Vehicle Object Tracking Method Based on Highway Scenario SONGHuan-Sheng1, LIYing1, YANGJin2, YUNXu1, ZHANGYun2, XIEYi2 1(School of Information Engineering, Chang’an University, Xi’an 710064, China) 2(Shaanxi Provincial Communications Construction Group Corporation, Xi’an 710064, China) 这项工作在车辆目标跟踪领域取得了显著进展，通过结合深度学习检测与KCF跟踪，为高速公路监控提供了精准且稳定的解决方案，对于提高交通管理效率和安全性具有重大价值。