Multiple Vehicle Detection and Tracking in Highway Traffic Surveillance Video Based on SIFT Feature Matching

Kenan Mu; Fei Hui; Xiangmo Zhao

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자료유형: 학술저널

저자정보: Kenan Mu Fei Hui Xiangmo Zhao

저널정보: 한국정보처리학회 JIPS(Journal of Information Processing Systems) JIPS(Journal of Information Processing Systems) 제12권 제2호

발행연도: 2016.1

수록면: 183 - 195 (13page)

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This paper presents a complete method for vehicle detection and tracking in a fixed setting based on computer vision. Vehicle detection is performed based on Scale Invariant Feature Transform (SIFT) feature matching. With SIFT feature detection and matching, the geometrical relations between the two images is estimated. Then, the previous image is aligned with the current image so that moving vehicles can be detected by analyzing the difference image of the two aligned images. Vehicle tracking is also performed based on SIFT feature matching. For the decreasing of time consumption and maintaining higher tracking accuracy, the detected candidate vehicle in the current image is matched with the vehicle sample in the tracking sample set, which contains all of the detected vehicles in previous images. Most remarkably, the management of vehicle entries and exits is realized based on SIFT feature matching with an efficient update mechanism of the tracking sample set. This entire method is proposed for highway traffic environment where there are no nonautomotive vehicles or pedestrians, as these would interfere with the results.

#Computer Vision #Highway Traffic Surveillance #SIFT Feature Matching #Vehicle Detection #Vehicle Tracking

참고문헌 (15)

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A. Jazayeri / 2011 / Vehicle detection and tracking in car video based on motion model / IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems 12(2):583~595

D. H. Cho / 2014 / vehicle association and tracking in image sequences using feature-based similarity comparison / Applied Mechanics and Materials 536-537:176~179

A. Broggi / 2008 / Lateral vehicles detection using monocular high resolution cameras on TerraMax / Proceedings of 2008 IEEE Intelligent Vehicles Symposium :1143~1148

S. S. Teoh / 2012 / Symmetry-based monocular vehicle detection system / Machine Vision and Applications 23(5):831~842

A. Kanitkar / 2011 / Vision based preceding vehicle detection using self shadows and structural edge features / Proceedings of 2011 International Conference on Image Information Processing (ICIIP) :1~6

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