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1、動(dòng)態(tài)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的重要研究課題,在軍事制導(dǎo)、智能機(jī)器人、視頻監(jiān)控等眾多領(lǐng)域都有著廣泛的應(yīng)用前景。本文以移動(dòng)機(jī)器人為載體,對(duì)基于視覺(jué)的動(dòng)態(tài)目標(biāo)檢測(cè)、跟蹤、測(cè)距及機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)控制等方面進(jìn)行研究。
在視覺(jué)的動(dòng)態(tài)目標(biāo)檢測(cè)方面,針對(duì)機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)狀況,分別研究了機(jī)器人靜止情況下的動(dòng)態(tài)目標(biāo)檢測(cè)方法,包括背景減除法、幀差法、三幀差法等。在機(jī)器人移動(dòng)情況下,采用混合高斯方法實(shí)現(xiàn)背景建模,針對(duì)其背景更新速度慢,提出采用分塊模
2、式,自動(dòng)調(diào)節(jié)分布數(shù)目,自適應(yīng)學(xué)習(xí)率的改進(jìn)混合高斯背景建模方法,對(duì)背景進(jìn)行更新,提高模型的收斂速度,實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)目標(biāo)檢測(cè)。
在視覺(jué)的動(dòng)態(tài)目標(biāo)跟蹤方面,通過(guò)對(duì)均值偏移和粒子濾波算法的研究,提出均值偏移和粒子濾波的融合算法,滿足視覺(jué)跟蹤的實(shí)時(shí)魯棒性要求。首先利用均值偏移算法找到一個(gè)與目標(biāo)最為匹配的候選區(qū)域,以此區(qū)域?yàn)橹行纳闪W?,進(jìn)而通過(guò)粒子濾波算法尋找,標(biāo),并且在跟蹤過(guò)程中,通過(guò)均值偏移向量動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)粒子數(shù)目,獲得目標(biāo)的平面位置信息
3、。仿真實(shí)驗(yàn)表明該融合算法具有較高的跟蹤準(zhǔn)確性。
在機(jī)器人雙目測(cè)距方面,針對(duì)傳統(tǒng)的三角測(cè)距方法要求雙目攝像頭必須參數(shù)一致、例如焦距一致、主光軸平行等很難滿足的條件,提出改進(jìn)的測(cè)距方法。首先設(shè)定一個(gè)投影平面,將采集的圖像像素投影到該平面上,測(cè)量投影的寬度和高度,獲得改進(jìn)的測(cè)距方法參數(shù),在實(shí)時(shí)跟蹤中利用檢測(cè)與跟蹤的目標(biāo)定位結(jié)果,計(jì)算出目標(biāo)的距離信息。
根據(jù)目標(biāo)的位置、距離與速度信息制定了機(jī)器人追蹤運(yùn)動(dòng)控制策略,在W
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