【摘要】：機(jī)器人視覺伺服是一個復(fù)雜的系統(tǒng),能夠應(yīng)用在不同領(lǐng)域。本文以視覺伺服為背景,重點研究基于CUDA的快速目標(biāo)識別內(nèi)容。采集相機(jī)信息,最終給出識別目標(biāo)的位置偏差,輸出給視覺伺服系統(tǒng)以供控制應(yīng)用。文中首先重點討論了目標(biāo)識別算法的相關(guān)問題,包括跟蹤方法,識別方法等等。其次重點關(guān)注并行優(yōu)化問題,對實際選擇的SIFT,CAMSHIFT等基本模塊的算法實現(xiàn)進(jìn)行了針對CUDA平臺的應(yīng)用優(yōu)化。最后通過搭載機(jī)器人視覺伺服系統(tǒng),驗證了方法的可行性和方法的性能。本文研究內(nèi)容包括四個部分,各部分內(nèi)容概括如下:第一部分:重點闡述了論文中所涉及到的幾個基本算法的相關(guān)內(nèi)容,包括一些原理的解釋,理解和說明。首先簡要介紹了項目背景下的算法處理過程,闡述明白實際的輸入輸出。其次介紹了SIFT的相關(guān)基礎(chǔ)知識,包括尺度空間的構(gòu)建,極值點檢測,特征點梯度計算,特征描述子計算,特征匹配等。再次介紹了CAMSHIFT的相關(guān)基礎(chǔ)知識,包括直方圖的生成,反向概率投影,圖像矩計算,直方圖相交等。最后介紹了并行優(yōu)化的相關(guān)內(nèi)容,包括并行規(guī)約,Amdahld定理,Gustafson定理并行優(yōu)化原理上的東西。第二部分:重點闡述了快速目標(biāo)識別算法的具體設(shè)計。包括具體的應(yīng)用實現(xiàn),具體的配合方式等。首先介紹了基于SIFT特征匹配實現(xiàn)穩(wěn)定的特征匹配,用來提供穩(wěn)定的特征參考。其次介紹了基于CAMSHIFT跟蹤的快速目標(biāo)ROI獲取。最后介紹了算法的評價機(jī)制以及識別策略。第三部分:重點闡述了快速目標(biāo)識別算法的實際并行優(yōu)化設(shè)計。從并行優(yōu)化的角度上,具體應(yīng)用相關(guān)原理。首先是基于SIFT相關(guān)模塊進(jìn)行實際的CUDA框架設(shè)計實現(xiàn)。其次是基于CAMSHIFT相關(guān)子模塊進(jìn)行實際的CUDA框架設(shè)計實現(xiàn)。第四部分:進(jìn)行了具體的實驗。分別從單模塊的識別效果,整體的識別效果等,具體展示該方法的實際效果。并且對結(jié)果進(jìn)行了簡單的分析和介紹。
[Abstract]:Robot visual servo is a complex system which can be applied in different fields. Under the background of visual servo, this paper focuses on the fast target recognition based on CUDA. The camera information is collected. Finally, the position deviation of the target is identified and output to the visual servo system for control application. In this paper, we focus on the related problems of target recognition algorithms, including tracking methods, recognition methods and so on. Secondly, the parallel optimization problem is focused on, and the algorithm implementation of the basic modules such as SIFT,CAMSHIFT is optimized according to the CUDA platform. Finally, the feasibility and performance of the method are verified by the robot visual servo system. The research contents of this paper include four parts. The contents of each part are summarized as follows: the first part focuses on the related contents of several basic algorithms involved in the paper, including the explanation, understanding and explanation of some principles. Firstly, the algorithm processing process under the project background is briefly introduced, and the actual input and output are explained. Secondly, the basic knowledge of SIFT is introduced, including the construction of scale space, detection of extreme points, gradient calculation of feature points, computation of feature descriptors, feature matching and so on. Thirdly, the basic knowledge of CAMSHIFT is introduced, including histogram generation, backward probability projection, image moment calculation, histogram intersection and so on. Finally, the related contents of parallel optimization are introduced, including parallel specification, Amdahld theorem and Gustafson theorem. The second part focuses on the design of fast target recognition algorithm. Including the concrete application realization, the concrete coordination way and so on. First, the stable feature matching based on SIFT feature matching is introduced, which is used to provide stable feature reference. Secondly, the fast target ROI acquisition based on CAMSHIFT tracking is introduced. Finally, the evaluation mechanism and identification strategy of the algorithm are introduced. The third part focuses on the practical parallel optimization design of fast target recognition algorithm. From the point of view of parallel optimization, the related principle is applied in detail. First of all, the design and implementation of the actual CUDA framework based on the relevant modules of SIFT. Secondly, the design and implementation of the actual CUDA framework based on the CAMSHIFT related sub-module is carried out. The fourth part: the concrete experiment has been carried out. From the single module recognition effect, the overall recognition effect and so on, the actual effect of this method is shown in detail. The results are simply analyzed and introduced.
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP391.41;TP242

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2451659