【摘 要】
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使用卡尔曼滤波对视频序列图像中的具体信息进行跟踪的研究目前是跟踪方向的一个热点;但是在处理卡尔曼滤波跟踪过程中的过程噪声和测量噪声,大部分研究普遍采用的是初始赋值
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使用卡尔曼滤波对视频序列图像中的具体信息进行跟踪的研究目前是跟踪方向的一个热点;但是在处理卡尔曼滤波跟踪过程中的过程噪声和测量噪声,大部分研究普遍采用的是初始赋值;通过不断的调整参数,达到较好的跟踪效果;但是这样做不但没有遵循原始数据的规律,同时调整参数是一项耗时的工作;基于这个原因,提出了一种对卡尔曼滤波的过程噪声和测量噪声进行预估计的方法并将其应用到车道线跟踪过程中;通过对一部分离线数据进行处理,可以基本估计出系统的噪声参数;最后采用车道线跟踪算法对论文中的方法进行验证,实验证明,提出的参数估计方法在车道线的跟踪过程中达到很好的效果,同时处理每帧的时间为50 ms左右,满足了实时性的要求.
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