车辆跟踪是智能交通系统中的一项关键技术，广泛应用于自动驾驶、视频监控和交通流量分析等领域。然而，在实际应用中，由于光照变化、遮挡、目标快速移动等因素，车辆跟踪系统的稳定性往往面临挑战。为了提升跟踪的稳定性，本文提出了一种融合车辆运动信息与深度外观特征的算法。
运动信息是车辆跟踪中的基础数据之一，包括位置、速度和加速度等。本算法采用卡尔曼滤波器来预测和更新车辆的运动状态。卡尔曼滤波器能够有效处理噪声和不确定性，提供平滑的轨迹估计。
卡尔曼滤波器的核心方程如下：
x_k = F_k * x_{k-1} + B_k * u_k + w_k
z_k = H_k * x_k + v_k
其中，\(x_k\) 是状态向量，\(F_k\) 是状态转移矩阵，\(B_k\) 是控制输入矩阵，\(u_k\) 是控制向量，\(z_k\) 是观测向量，\(H_k\) 是观测矩阵，\(w_k\) 和 \(v_k\) 分别是过程噪声和观测噪声。
深度外观特征能够捕捉车辆的细节信息，如形状、颜色和纹理，对处理遮挡和光照变化问题尤为重要。本算法采用卷积神经网络（CNN）来提取车辆的深度外观特征。通过训练大量的车辆图像数据，CNN能够学习到鲁棒的特征表示。
CNN的典型结构包括输入层、卷积层、池化层、全连接层和输出层。特征提取主要在卷积层和池化层进行，最终通过全连接层得到特征向量。
将运动信息和深度外观特征进行融合，能够充分利用两者的优势。本算法采用加权和的方式将运动信息和外观特征融合为一个综合的相似度度量，用于车辆跟踪。
设 \(S_{motion}\) 为运动信息的相似度，\(S_{appearance}\) 为深度外观特征的相似度，则综合相似度 \(S_{fused}\) 可以表示为：
S_{fused} = \alpha * S_{motion} + (1 - \alpha) * S_{appearance}
其中，\(\alpha\) 是权重系数，用于调节运动信息和外观特征在跟踪过程中的贡献。
为了评估算法的性能，在多个公开数据集上进行了实验。实验结果表明，与仅使用运动信息或深度外观特征的跟踪算法相比，本算法在光照变化、遮挡和快速移动等复杂场景下具有更高的跟踪稳定性和准确性。
本文提出了一种融合车辆运动信息与深度外观特征的算法，用于提升车辆跟踪系统的稳定性。通过卡尔曼滤波器提取运动信息，利用CNN提取深度外观特征，并将两者融合为一个综合相似度度量，实现了在复杂场景下的鲁棒跟踪。实验结果表明，本算法具有较高的跟踪稳定性和准确性，为智能交通系统的发展提供了有力支持。