在自動(dòng)導(dǎo)引車（AGV）的全局視覺導(dǎo)航系統(tǒng)中,為了實(shí)現(xiàn)精確的目標(biāo)追蹤,提出了一種針對(duì)未標(biāo)記AGV的追蹤方法。首先通過幀差法對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè),利用粒子濾波對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行跟蹤;其次建立追蹤目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)模型來學(xué)習(xí)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)特征,從而預(yù)測(cè)目標(biāo)丟失后的行進(jìn)位置;最后利用支持向量機(jī)（SVM）模型進(jìn)行預(yù)測(cè)區(qū)域內(nèi)AGV的再識(shí)別以及對(duì)長(zhǎng)短期記憶（LSTM）網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行校正,達(dá)到目標(biāo)持續(xù)追蹤。實(shí)驗(yàn)表明:此方法可以較好地解決由于目標(biāo)遮擋、目標(biāo)之間高度相似性而導(dǎo)致追蹤失敗的情況。 

【文章來源】：傳感器與微系統(tǒng). 2020,39(02)CSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：4 頁(yè)

【文章目錄】：
0 引言
1 粒子濾波—長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)—支持向量機(jī)模型
    1.1 運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)
    1.2 運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤
    1.3 運(yùn)動(dòng)目標(biāo)再識(shí)別
    1.4 目標(biāo)運(yùn)動(dòng)預(yù)測(cè)模型
    1.5 目標(biāo)再識(shí)別及預(yù)測(cè)路徑校正
2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
    2.1 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
    2.2 實(shí)驗(yàn)比較
3 結(jié)束語(yǔ)



本文編號(hào)：3199224