基于卡尔曼滤波技术交通视频的目标跟踪开题报告

1. 研究目的与意义（文献综述包含参考文献）

文 献 综 述1.前言近年来，随着城市的高速发展，城市交通发展规模不断扩大，而随着车辆的不断增加，在目标跟踪方面对其要求也越来越严格。

在目标跟踪方面，一个好的算法能够提高工作的效率，本文采用卡尔曼滤波技术进行深入研究。

1.1研究背景及意义随着国民经济的飞速发展，更加对基础设施的投资力度越来越大，表现之一的就是道路建设，随之发展的智能运输系统（its）也随之发展，its通过对道路交通流信息进行实检测，了解道路交通的运行情况，根据交通流的动态变化，迅速做出交通诱导指令，减轻道路拥挤程度，降低交通事故的概率，保证行车安全，也使得交通设施能够得到充分利用。

2. 研究的基本内容、问题解决措施及方案

本文采用卡尔曼滤波法对交通视频中的目标进行跟踪，卡尔曼滤波是一种最小化均方误差的线性滤波方法，它在观测方程和目标状态转移方程的基础上，使用迭代的方式对目标的状态进行预测和更新。

通过对交通视频的采集，然后把视频进行帧处理，把视频变成很多张图像，通过背景差分法进行运动目标检测，通过对当前帧测得的图像减去上一时刻更新背景图像从而获得运动的目标，接着用卡尔曼滤波技术进行目标的跟踪，从而实现本次设计。

在本文的设计中，会通过对运动目标的遮挡、光照强度等影响因素进行分析，通过对比分析维纳滤波和卡尔曼滤波技术，证明卡尔曼滤波的优越性和进步性和指出维纳滤波存在的不足之处。