基于MeanShift算法的仿生魚游動軌跡跟蹤系統(tǒng)研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、仿生魚作為具有代表性的水下潛器,與傳統(tǒng)的水下潛器相比,有更高的靈活性和更廣闊的運用領(lǐng)域。為了研究仿生魚類潛器的推進原理,可以通過機器視覺的目標跟蹤方式對仿生魚游動軌跡進行跟蹤,從而得到具體的位置坐標。本文研究了目標跟蹤的基本原理,對比了MeanShift算法、卡爾曼濾波算法,粒子濾波算法這幾種運動目標跟蹤方法,最終選取了極具代表性的無參估計的MeanShift算法作為仿生魚軌跡跟蹤的基礎(chǔ)。通過目標區(qū)域的權(quán)值直方圖作為追蹤的特征進行多次的

2、迭代來實現(xiàn)目標位置的追蹤,計算量較小,對追蹤物體的形變、旋轉(zhuǎn)變化不敏感,在低速運動物體的追蹤中有很高的準確性。
  為了實現(xiàn)仿生魚游動軌跡準確跟蹤的目的,本文在使用MeanShift算法的基礎(chǔ)上,運用理論和實驗相結(jié)合的方法進行了創(chuàng)新研究。首先,考慮到傳統(tǒng)MeanShift算法在跟蹤快速移動物體上出現(xiàn)的不準確、丟失搜索框等問題,提出了結(jié)合運動估計中的菱形搜索法來改進MeanShift算法,在跟蹤算法進行迭代的過程中加入預(yù)測機制,優(yōu)先

3、從預(yù)測的候選區(qū)域中進行搜索,避免了全局搜索中的繁雜過程,減少了算法的計算時間,解決了快速物體跟蹤上存在的不足。其次,本文將 MeanShift算法在 Simulink中搭建的xPC-Target平臺中運行并進行仿真,通過宿主機和目標機互聯(lián)的方式解決了運動跟蹤中的實時性問題,用來進行仿生魚游動視頻采集的相機連接在目標機上,以 TCP/IP的連接方式將視頻信息上傳至宿主機,用來進行視頻圖像處理的程序編寫在宿主機中,當程序下載到目標機上之后可

4、以獨立的進行視頻信息的處理。最后,為了實現(xiàn)仿生魚三維游動軌跡的跟蹤,引入了雙目視覺的方式,在進行雙目標定之后得到左、右相機的內(nèi)外參數(shù),再由空間三維測量中的最小二乘法,在已知空間中任一點在左、右相機坐標系中坐標的情況下,通過解齊次方程可以計算出該點的三維空間坐標。
  為了驗證上述方法的可行性,運用實驗的方法對上述的創(chuàng)新點進行了證實。
  第一,在進行傳統(tǒng)MeanShift算法和改進后的加入運動估計算法的跟蹤方式對比跟蹤實驗中

5、,用速度變化的仿生魚游動視頻作為跟蹤視頻,用傳統(tǒng)的跟蹤方法和改進后的MeanShift跟蹤算法進行對比實驗,可以看出改進后的方法可以有效地解決在目標快速移動的時候出現(xiàn)的跟蹤不準確、跟蹤框丟失的問題,說明改進算法的可行性。
  第二,在建立好的xPC-Target平臺中建立Simulink模型,實現(xiàn)目標機視頻的采集和宿主機的圖像處理程序的下載,在雙機互聯(lián)的情況下使用攝像頭實時進行仿生魚游動視頻的采集,將采集信息上傳至宿主機后用上述的

6、改進的MeanShift算法進行編程,在宿主機中實時顯示仿生魚游動的位置坐標。將仿生魚的真實游動軌跡和跟蹤出的軌跡進行對比,說明跟蹤的準確性。
  第三,鑒于單目相機在xPC-Target平臺中只能實現(xiàn)二維模式的目標跟蹤,得到二維的跟蹤軌跡,為了更真實地模擬仿生魚類的游動軌跡,我們引入雙目相機進行視頻采集,通過相機系中的坐標,通過最小二乘法的使用,得到軌跡中每一點的空間坐標,并且繪制出仿生魚游動的三維游動軌跡。也將仿生魚的真實三維

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