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文献综述
题目：基于视觉的车辆目标检测和识别技术研究
摘要：车辆目标检测的目的是判断是否有车辆经过检测区，并建立一个与之对应的跟踪对象，进而提供车流量等相关信息。目标车辆检测识别和跟踪对交通管理系统有着重要的作用，准确的跟踪和计数结果将使管理系统更加高效。经过的大量的阅读参考和研究，本论文提出了一种在监控摄像机中跟踪多运动目标的方法。首先，对运动目标进行检测和斑点分析。然后对每个目标进行卡尔曼滤波或粒子滤波，得到预测的位置。最后，使用匈牙利算法的Munkres版本来计算检测到的位置和预测到的位置之间的赋值，从而将对应于同一对象的检测关联起来。该方法从原理上可以检测、标记和跟踪监控摄像机拍摄的视频中的移动物体。程序虽然在某些情况下会产生跟踪误差，但一般都能达到检测、标定和跟踪运动物体的目的。实际操作后，我们发现当物体的运动为线性时，卡尔曼滤波器的预测速度更快，预测效果更好。当目标检测不佳时，粒子滤波器表现得要比卡尔曼滤波器好，如果我们能将粒子滤波应用到一个好的运动模型中，粒子滤波在某些条件下可能会表现得更好。综上所述，上述方法在监控视频中跟踪多运动目标时，能够较好的识别和跟踪目标车辆，建立跟踪对象，并进而提供相关数据和信息。
关键字：车辆检测，卡尔曼滤波器，运动目标跟踪
引言：全世界平均每分钟就至少1人死于车辆交通事故，由于交通事故造成的经济损失高达230亿美元，辅助驾驶，智能防撞的需求日益高涨；国内汽车保有量不断增加，道路承载资源利用效率低，汽车道路拥堵严重，智能交通系统的发展成为大势所趋；车辆违规违章日渐增多，道路安全问题日趋增多等等这些问题，都离不开车辆目标检测和跟踪技术，准确的检测和跟踪是开展上述所有里程碑式工程的基础和数据来源，该技术的不断更新和深化，将会加快我们进入智能交通系统新时代以及进入智能无人驾驶新时代的步伐。
国内外的研究现状
视频交通监控是智能交通系统领域的研究热点，运动目标检测及跟踪是其中的一项重要技术。国内外已经开发了各种跟踪车辆的技术。
车辆检测：对监控视频进行处理，检测视频图片中是否有车辆经过，并对其识别编号，为车辆的位置预测及跟踪做准备工作。
