移動(dòng)機(jī)器人運(yùn)動(dòng)圖像捕捉、識(shí)別與跟蹤.pdf

1、機(jī)器人定位與監(jiān)控系統(tǒng)在智能化發(fā)展中占據(jù)著重要位置，不論是在軍事還是民用方面都有非常廣泛的應(yīng)用。本文是在 ZigBee對(duì)移動(dòng)機(jī)器人定位失效的背景下，通過視覺監(jiān)控系統(tǒng)重新定位機(jī)器人并對(duì)其進(jìn)行跟蹤。重點(diǎn)研究了靜態(tài)背景下移動(dòng)機(jī)器人多目標(biāo)識(shí)別與跟蹤，以及動(dòng)態(tài)背景下對(duì)移動(dòng)機(jī)器人的單目標(biāo)跟蹤。
　　首先，本文針對(duì)靜態(tài)背景下移動(dòng)機(jī)器人目標(biāo)檢測(cè)方法進(jìn)行研究，對(duì)幀間差分法和背景差分法的各自優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行比較之后，選擇了基于中值建模的背景差分法，優(yōu)化了在背

2、景建模中直接對(duì)彩色圖像 RGB值構(gòu)建中值的方法，提高了背景構(gòu)建的精確性。
　　其次，在檢測(cè)的基礎(chǔ)上進(jìn)行動(dòng)態(tài)背景的研究。動(dòng)態(tài)背景中移動(dòng)機(jī)器人目標(biāo)檢測(cè)的方法主要采用全局運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償，這樣解決了由于攝像機(jī)運(yùn)動(dòng)導(dǎo)致背景發(fā)生大幅度變化的問題，通過全局運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償算法將當(dāng)前幀背景變?yōu)榕c上一幀背景相同，這樣就可以通過幀間差分法檢測(cè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。
　　再次，在場(chǎng)景中的多個(gè)運(yùn)動(dòng)物體中識(shí)別出目標(biāo)機(jī)器人。主要采用尺度不變特征轉(zhuǎn)換(Scale-invarian

3、t featuretransform,SIFT)方法進(jìn)行識(shí)別。SIFT具有尺度不變性、旋轉(zhuǎn)不變性，檢測(cè)出的運(yùn)動(dòng)物體分別與目標(biāo)模板進(jìn)行 SIFT極值點(diǎn)匹配，匹配度最好的物體質(zhì)心即是目標(biāo)的質(zhì)心。識(shí)別后，對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行跟蹤，本文采用Kalman濾波器的預(yù)估計(jì)特性對(duì)目標(biāo)進(jìn)行跟蹤，提高了跟蹤的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性。
　　最后，搭建上位機(jī)視頻監(jiān)控平臺(tái)，使用 MFC界面開發(fā)工具，開發(fā)了簡(jiǎn)潔、操控性強(qiáng)的監(jiān)控界面和程序。并通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了整套系統(tǒng)對(duì)移動(dòng)機(jī)器