目標(biāo)跟蹤方法的研究是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域中的一項(xiàng)重要應(yīng)用,也是安防、交通和人機(jī)交互的核心技術(shù),目標(biāo)跟蹤的目前困難的地方在于需要在一個(gè)算法中考慮到外觀變形,光照變化,快速運(yùn)動(dòng)和運(yùn)動(dòng)模糊,背景相似干擾等問題,并使其在跟蹤過程中具有高度實(shí)時(shí)性。我在目標(biāo)跟蹤方向主要作了以下的研究。1)針對(duì)目標(biāo)跟蹤領(lǐng)域,比如因外部光照變化導(dǎo)致物體呈現(xiàn)的顏色發(fā)生改變或目標(biāo)物運(yùn)動(dòng)導(dǎo)致發(fā)生形變,以及目標(biāo)被遮擋時(shí)引起跟蹤目標(biāo)的失蹤等問題,從跟蹤模型的角度出發(fā),提出了一種融合深度特征的核相關(guān)濾波跟蹤算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,當(dāng)目標(biāo)物出現(xiàn)了遮擋和光照變化,其跟蹤效果依然具有較好的穩(wěn)定性。2)針對(duì)原有的跟蹤模型計(jì)算復(fù)雜,跟蹤效果遲滯,提出一種新的算法命名為BIMT。該算法采用生物視覺記憶機(jī)制激勵(lì)模型來表示目標(biāo)外觀模型的構(gòu)建,模擬了人類對(duì)目標(biāo)信息的觀察機(jī)制,采用結(jié)構(gòu)化支持向量機(jī)（SVM）分類器模擬瞬時(shí)記憶工作空間,將目標(biāo)跟蹤器與背景噪聲分離。跟蹤結(jié)果驗(yàn)證了所提出的跟蹤算法的實(shí)用性,證明了基于生物視覺的跟蹤機(jī)制具有廣闊的應(yīng)用前景。3)將BIMT目標(biāo)跟蹤算法應(yīng)用到移動(dòng)機(jī)器人平臺(tái)上,結(jié)合控制芯片和單目相機(jī),準(zhǔn)確估計(jì)目標(biāo)位置信息,實(shí)驗(yàn)效果驗(yàn)證了提... 

【文章來源】：華北理工大學(xué)河北省

【文章頁數(shù)】：66 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

在線視覺追蹤系統(tǒng)的框架圖

華北理工大學(xué)碩士學(xué)位論文-6-就目標(biāo)跟蹤應(yīng)用而言，機(jī)器人應(yīng)用范圍較為廣泛，如巡檢機(jī)器人，AGV（AutomatedGuidedVehicle），自動(dòng)駕駛，導(dǎo)游機(jī)器人等，但就目前的情況，能夠精確定位并跟蹤目標(biāo)對(duì)機(jī)器人來說是至關(guān)重要的，也是眾多應(yīng)用的基矗例如服務(wù)機(jī)器人如圖2和3，特別是在有需求的會(huì)展室、景點(diǎn)和飯店中跟隨設(shè)定的目標(biāo)物，給服務(wù)人群提供設(shè)定好的服務(wù)要求，例如古跡介紹、景點(diǎn)介紹或者提供餐飲需求等。傳統(tǒng)機(jī)器人在目標(biāo)跟蹤方面還有一些問題，不能對(duì)突發(fā)狀況進(jìn)行自我學(xué)習(xí)調(diào)整，只可以根據(jù)當(dāng)初設(shè)定的動(dòng)作進(jìn)行重復(fù)，很難對(duì)以前所遇到的相同情況進(jìn)行學(xué)習(xí)積累，以應(yīng)對(duì)以后面臨的困難，沒有解決突發(fā)困難。由于以上問題，我所研究的算法將在精確度與時(shí)效性上進(jìn)行提高，并在四輪機(jī)器人上進(jìn)行試驗(yàn)驗(yàn)證。圖2餐廳服務(wù)機(jī)器人圖3導(dǎo)游機(jī)器人Fig2RestaurantservicerobotFig3Robotictourguide1.1.2課題研究的意義生物獲取外界信息70%-80%靠視覺系統(tǒng)獲得，其中主要包括物體的輪廓，運(yùn)動(dòng)姿態(tài)，外部特征，顏色，運(yùn)行軌跡等對(duì)識(shí)別物體有幫助的信息。近幾年來，由于計(jì)算機(jī)硬件的發(fā)展，人工智能的不斷發(fā)展，智能產(chǎn)品不斷地涌入了人們的生活，人類也對(duì)電子產(chǎn)品智能程度的也有較高的需求，工程師希望通過硬件軟件相結(jié)合的方式模擬出復(fù)雜的生物視覺系統(tǒng)，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)人類從繁瑣勞動(dòng)中解放出來，機(jī)器視覺在巨大的市場(chǎng)前景下應(yīng)運(yùn)而生。當(dāng)設(shè)計(jì)的電子產(chǎn)品具備生物一樣的視覺系統(tǒng)，能夠識(shí)別跟蹤物體。因?yàn)槭袌?chǎng)前景比較廣闊，當(dāng)下在智能裝備中機(jī)器視覺是一個(gè)前景廣

華北理工大學(xué)碩士學(xué)位論文-6-就目標(biāo)跟蹤應(yīng)用而言，機(jī)器人應(yīng)用范圍較為廣泛，如巡檢機(jī)器人，AGV（AutomatedGuidedVehicle），自動(dòng)駕駛，導(dǎo)游機(jī)器人等，但就目前的情況，能夠精確定位并跟蹤目標(biāo)對(duì)機(jī)器人來說是至關(guān)重要的，也是眾多應(yīng)用的基矗例如服務(wù)機(jī)器人如圖2和3，特別是在有需求的會(huì)展室、景點(diǎn)和飯店中跟隨設(shè)定的目標(biāo)物，給服務(wù)人群提供設(shè)定好的服務(wù)要求，例如古跡介紹、景點(diǎn)介紹或者提供餐飲需求等。傳統(tǒng)機(jī)器人在目標(biāo)跟蹤方面還有一些問題，不能對(duì)突發(fā)狀況進(jìn)行自我學(xué)習(xí)調(diào)整，只可以根據(jù)當(dāng)初設(shè)定的動(dòng)作進(jìn)行重復(fù)，很難對(duì)以前所遇到的相同情況進(jìn)行學(xué)習(xí)積累，以應(yīng)對(duì)以后面臨的困難，沒有解決突發(fā)困難。由于以上問題，我所研究的算法將在精確度與時(shí)效性上進(jìn)行提高，并在四輪機(jī)器人上進(jìn)行試驗(yàn)驗(yàn)證。圖2餐廳服務(wù)機(jī)器人圖3導(dǎo)游機(jī)器人Fig2RestaurantservicerobotFig3Robotictourguide1.1.2課題研究的意義生物獲取外界信息70%-80%靠視覺系統(tǒng)獲得，其中主要包括物體的輪廓，運(yùn)動(dòng)姿態(tài)，外部特征，顏色，運(yùn)行軌跡等對(duì)識(shí)別物體有幫助的信息。近幾年來，由于計(jì)算機(jī)硬件的發(fā)展，人工智能的不斷發(fā)展，智能產(chǎn)品不斷地涌入了人們的生活，人類也對(duì)電子產(chǎn)品智能程度的也有較高的需求，工程師希望通過硬件軟件相結(jié)合的方式模擬出復(fù)雜的生物視覺系統(tǒng)，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)人類從繁瑣勞動(dòng)中解放出來，機(jī)器視覺在巨大的市場(chǎng)前景下應(yīng)運(yùn)而生。當(dāng)設(shè)計(jì)的電子產(chǎn)品具備生物一樣的視覺系統(tǒng)，能夠識(shí)別跟蹤物體。因?yàn)槭袌?chǎng)前景比較廣闊，當(dāng)下在智能裝備中機(jī)器視覺是一個(gè)前景廣


本文編號(hào)：3241802