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摘要：本发明提供一种高位视频路边停车场景下的车辆跟踪方法，属于智能算法技术领域。包括的判断步骤有：当车辆跟踪短暂丢失时间超过预设生命周期时，预测此时车辆的位置和速度，不直接视为离开；车辆在短暂丢失之前处于静止状态，连续一段时间的卡尔曼滤波器预测的速度都小于阈值，通过外观特征和位置特征继续跟踪；车辆在短暂丢失之前处于非静止状态，且卡尔曼滤波器预测车辆的一部分位于摄像头图像范围之外，停止跟踪；车辆在短暂丢失之前处于非静止状态，且卡尔曼滤波器预测车辆完全位于摄像头图像范围之内，通过外观特征继续跟踪。本发明针对高位视频路边停车场景中出现的各种车辆遮挡现象做出改进，提升了复杂场景下车辆跟踪的准确度。

主权项：1.一种高位视频路边停车场景下的车辆跟踪方法，其特征在于，所述方法包括的判断步骤有：当车辆跟踪短暂丢失时间超过预设生命周期M1时，先根据卡尔曼滤波器，预测此时车辆的位置和速度，而不是直接视为离开；分三种情况：车辆在短暂丢失之前处于静止状态，判断基准是连续一段时间的卡尔曼滤波器预测的速度都小于阈值Vm；判断车辆并未立即离开，通过外观特征和位置特征继续对其跟踪；车辆在短暂丢失之前处于非静止状态，且卡尔曼滤波器预测车辆的一部分位于摄像头图像范围之外；判断车辆已经驶离，停止对其跟踪；车辆在短暂丢失之前处于非静止状态，且卡尔曼滤波器预测车辆完全位于摄像头图像范围之内；判断车辆并未立即离开，通过外观特征继续对其跟踪；包括以下步骤：S1.从高位视频定时获取包含车辆的连续图像帧，正在处理的图像称为当前帧，已处理的图像称为历史帧；S2.对当前帧进行车辆检测，得到当前帧的所有车辆；S3.对当前帧的车辆分别提取外观特征；S4.对当前帧车辆与历史帧车辆进行关联匹配，关联匹配的特征包括车辆的外观特征、运动特征、位置特征；如果当前帧是第一帧，则使用当前帧的车辆检测结果和车辆外观特征结果对跟踪器做初始化；如果当前图像是第n帧，且n1，则对当前帧车辆与历史帧车辆进行关联匹配；定义每辆车的跟踪状态为以下之一：New为新出现的车辆；Tracked为已跟踪到的车辆；Lost为短暂丢失的车辆；Abandoned为长期丢失的车辆；Removed为离开的车辆；S5.根据关联匹配结果，更新历史车辆集合及对应的车辆状态；S5.1如果一个历史车辆成功匹配到一个当前帧车辆，则状态更新为Tracked，设置历史车辆的生命周期为M1帧；S5.2如果一个历史车辆没有匹配到任何一个当前帧车辆，则分情况处理：5.2.1如果跟踪状态为New，则修改跟踪状态为Removed；5.2.2如果跟踪状态为Tracked，则修改跟踪状态为Lost；5.2.3如果跟踪状态为Lost，且跟踪状态持续为Lost的时间超过所设生命周期M1，需做进一步处理；先根据卡尔曼滤波器，预测此时车辆的位置和速度，而不是直接视为离开；分三种情况：5.2.3.1车辆在lost短暂丢失之前处于静止状态，判断基准是连续M2帧的卡尔曼滤波器预测的速度都小于阈值Vm；其中M2M1，判断车辆并未立即离开，修改其状态为Abandoned，延长车辆的生命周期到M3帧，M3M1，通过外观特征和位置特征继续对其跟踪；5.2.3.2车辆在lost短暂丢失之前处于非静止状态，且卡尔曼滤波器预测车辆的一部分位于摄像头图像范围之外；判断车辆已经驶离，修改车辆的跟踪状态为Removed，停止对其跟踪；5.2.3.3车辆在lost短暂丢失之前处于非静止状态，且卡尔曼滤波器预测车辆完全位于摄像头图像范围之内；判断车辆并未立即离开，修改车辆的跟踪状态为Abandoned，延长车辆的生命周期到M4帧，M4M1，通过外观特征继续对其跟踪；5.2.4如果跟踪状态为Abandoned，且跟踪状态持续为Abandoned的时间超过所设生命周期M1，则修改车辆的跟踪状态为Removed；5.3将跟踪状态为Removed的车辆从历史车辆中移除，停止对其跟踪；5.4如果一个当前帧车辆没有匹配到任何一个历史车辆，则初始化生成新的历史车辆，加入到历史车辆集合；S6.根据历史车辆信息，得到当前帧跟踪结果。

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