应用目标的动静态特征进行目标捕获方法

介绍一种基于视频图像的实时目标自动捕获方法.文中分析了视频图像序列中运动目标的特性,从这些特性中提取几个重要特征,通过这几个重要特征来实现对运动目标的自动识别.文中详细分析了系统原理,给出了具体实现方法及结论.     

视频监控跟踪系统的研究

视频监控跟踪系统是从图像信号中实时地自动识别目标,提取目标位置的有关信息,并自动跟踪目标运动的综合伺服系统.在动力和精度分析的基础上设计了跟踪伺服机械系统,并进行了具有集中-分布式特点的跟踪处理系统,共享存储网络通信系统和微机测控系统的电路硬件、软件设计,探索了新型解耦的并行卡尔曼滤波跟踪算法在系统中的应用.     

CCD传感器在人体运动图像检测系统中的应用

介绍了一种基于CCD传感器的人体运动图像检测新方法,它采用图像动态采集及标志点自动识别跟踪技术,实现了运动图像的在线采集与分析;利用该方法构建了二维和三维人体运动图像检测分析系统,并将其用于人体步态和人手运动分析。     

动态多目标自动识别及自适应多波门跟踪

本文针对实战环境的复杂性和动态多目标的存在,研究了电视跟踪系统中动态多目标的自动识别方法,分析了自适应多波门跟踪和目标选择跟踪的诸多问题.模拟实验结果表明本研究具有实现的可行性.     

实时在线桥梁模态参数自动识别

为系统实现桥梁实时在线模态参数自动识别,从数据分析和系统搭建两方面解决桥梁模态参数自动识别问题。首先,引入改进的模糊C均值聚类(fuzzy C-means,简称FCM)算法,通过设定最大聚类数目,得到不同聚类数目下的累积邻接矩阵,并引入图切分算法,自动确定最佳聚类数目,实现稳定图自动识别;其次,提出集数据采集、传输和分析一体化的模态参数自动识别系统框架,通过建立数据解析过程,保证实时在线模态识别的数据获取,并提出动态可变滑动数据窗,保证在线自动识别的实时性;最后,将提出的算法和系统框架运用于拱桥模型来验证所提方法和系统的可行性。结果表明:改进的模糊C均值聚类算法不需要任何人工干预,在默认参数下就可以自动获得最佳聚类数目,实现稳定图自动识别;提出的自动识别系统框架和动态可变滑动数据窗能够实现模态参数自动识别,并保证识别的实时性;提出的桥梁模态参数自动识别方法和自动识别系统能够用于桥梁结构实时在线模态参数的自动识别。     

基于视觉引导的工业机器人定位抓取系统设计

以美国国家仪器公司的视觉开发模块NI Vision为软件支撑和以ABB-IRB120型机器人,摄像机和传送带为硬件基础,对视觉识别与检测系统进行了模块化设计,构建了一个基于单目视觉的工业机器人工件自动识别和智能抓取系统,其中ABB-IRB120型工业机器人作为操作手臂,用CCD相机、运动控制器和工控机搭建了机器人视觉控制平台,通过建立抓取系统的参数化模型给出图像坐标到机器人坐标的转换算法,利用NI Vision中提供的图像处理、模式匹配等方法,在C#环境下进行开发,实现了目标定位和机器人控制两大基本功能,最终控制机器人完成目标工件的抓取。     

基于VisualC＋＋．NET平面实体自动识别系统的开发和研制

系统以平面实体作为自动识别与分类的目标物体.通过VisualC .NET编程技术和三自由度直角坐标机器人的结合实现图像的预处理、区域分割、目标分离、特征提取和识别自动控制机器人,达到对目标物体进行移动操作的目的.详细地描述了系统样机的组成原理及功能、软件设计思想及实现方法和技术特点.     

基于双目视觉的集装箱自动识别定位系统的设计

针对集装箱装卸过程中存在的耗时长、过程复杂和定位不精确等问题,提出了一种基于双目立体视觉识别定位原理的集装箱自动识别系统。系统使用COMS高清摄像机代替人眼采集目标集装箱图像,采用ARM处理器运行算法程序,计算出目标集装箱通三维坐标信息。通过现场实验,结果表明系统可靠适用,所计算测量集装箱位置坐标误差在1%以内,满足自动识别定位要求,具有重要的应用参考价值。     

一种复杂背景下运动目标检测与跟踪方法

为了准确快速检测和跟踪运动目标,扩大视频监控系统中摄像机的搜索和跟踪范围,在目标检测部分提出了一种将双向差分相乘法与基于仿射运动模型的匹配差分法相结合的运动目标检测方法;在目标跟踪部分改进Camshift算法,利用目标边缘轮廓信息完成对运动目标的跟踪,最后在基于BF533的网络视觉跟踪监控系统上进行了实验。结果表明,所提方法能够对运动目标进行准确检测和大角度跟踪,在单目摄像机的视频监控系统中具有较高的实用价值。     

优化设计在喷浆机器人研制中的应用

把优化设计理论应用于喷浆机器人的研制,使用多目标优化设计的方法,建立了大臂的数学模型并求解,得到了最优设计方案,使其大臂的前端呈近似铅垂线运动,满足了喷浆工艺的要求,同时兼顾了经济性。     

基于光流的物体移动速度检测技术

通过采集目标物体的运动图像,根据移动物体运动场和光流场的关系,由运动主方向的原理,确定出物体移动的方向;采用一种基于金字塔式的L-K算法对移动物体的光流速度进行计算;把图像中的光流速度转化为物体的实际移动速度。实验结果表明,该算法能有效地检测出物体的实际移动速度。     

激光敌我目标识别

本文论述了一种采用激光技术实现敌我目标识别的工作原理和回波信号调制方法。在这个系统中,激光发射和接收机安装在稳像转台上;激光探测和反射棱镜组是一个复眼式全方位探测系统,当它接收到询问方(友方)发来的询问码时,控制反射棱镜前方的调制器,由反射棱镜返回调制的识别码,再由询问方(友方)接收加以判别。本系统适用于空-空、空-地,地-地等运动目标间的敌我识别。     

基于背景差和多层背景的目标持续检测研究

传统的目标检测方法只能检测出运动的前景目标,而进入监控场景后停止或移动缓慢的目标将被更新到背景里.文章提出了一种基于背景差和多层背景模型的前景目标持续检测方法,将背景分为动态背景和参考背景两层,采用改进的Surendra算法快速提取背景;曰标检测中,采用动态背景检测运动前景,通过动态背景与参考背景之差检测出静止前景.对...     

改进的低秩稀疏分解及其在目标检测中的应用

针对传统低秩稀疏分解算法用于运动目标检测时,前景提取结果容易受噪声干扰以及检测结果不完整的问题,提出了一种新的低秩稀疏分解模型。考虑到视频前景目标呈结构化分布,以及动态背景对前景提取结果造成影响,该模型利用结构化稀疏范数对前景进行约束,且将稀疏部分所代表的运动区域进一步划分为动态背景部分与前景部分;然后采用广义交替方向乘子法对提出的模型进行求解,并分析了算法的复杂度;最后进行仿真实验将其应用到运动目标检测中。实验数据结果验证了提出的方法比其他基于低秩稀疏分解的运动目标检测方法更加稳定有效,更具有普适性,且对不同类型的噪声均具有一定的抗噪性。     

基于HOG的自动售货机人流量检测系统

为了能够检测自动售货机周围的行人数量,提出一种适用于自动售货机的人流量检测系统。该系统首先采用高斯混合模型的运动前景检测方法得到运动物体,并通过形态学处理进一步降低前景的噪声,然后提取运动物体的HOG特征并通过线性SVM分类器判断该物体是否为行人。在从现场采集到的视频上进行实验,结果表明该系统能够适应自动售货机前方的特殊环境,并能满足实时性的要求。     

机器人捕捉运动目标的时间最优控制方法

对机器人的运动目标捕捉过程进行了研究,提出了用Ak im a样条函数对运动学求逆后的目标轨迹进行平滑的方法,使得轨迹在关节坐标系下得到解耦。通过模糊Bang-Bang控制机器人,使末端以时间最优的方式接近运动目标。当机器人关节位置与期望位置小于给定阈值时,采用带积分的模糊随动控制,使得每个关节相对独立地到达期望位置,并最终实现运动目标捕捉任务。结果表明,该方法简单有效,可快速稳定地实现运动目标捕捉任务。     

基于LPT和改进背景减算法的运动目标检测方法

生物视觉系统具有对运动目标敏感、分辨率调节迅速等特点,能准确无误地识别目标。对数极坐标变换(log polar transformation,LPT)是生物视觉的基础。对已有的传统运动目标检测算法进行了比较分析,并在仿生视觉认知模型基础上提出了一种基于对数极坐标变换和改进背景减算法的运动目标检测方法。该方法使用混合高斯背景建模,通过对对数极坐标变换后的图像进行柔和帧差法和背景建模的背景减算法,实现对运动目标的检测。通过实验分析,结果表明该方法可有效实现目标的准确快速检测定位和跟踪。     

全方位小型足球机器人的运动学分析

在小型足球机器人两个前轮之间安装踢球器、控球器等装置不仅会对车体各部分的布局造成一定的影响,也会使小车的运动性能发生变化。本文建立了三轮和四轮全方位小型足球机器人的运动学模型,分析了主动轮速度和从动滚子速度随两前轮夹角不同而产生的变化,讨论了车体沿任意方向直线运动时夹角的变化对车体运动性能的影响,对车体机构的设计有很好的指导意义。     

A formulation for collision identification and distance calculation in motion planning using neural networks

The collision identification and object-to-object distance calculation play an important role in the motion planning for robots and manufacturing facilities. A formulation for collision identification and distance calculation in motion planning, using neural networks, is presented. The method calculates the distances between the vertices of an object and the given polyhedral obstacles using the modified Hamming net. This formulation is derived from the homogeneous geometric transformations. The method can be used to identify collision between the vertices of a moving object and the obstacles, to calculate the distance and interference between the moving object and the obstracle, and to find the optimal direction for collision removal. The parallel computation formulation is simple in form, and can be extended to line-to-object and object-to-object collision identification and distance calculation. The method can considerably decrease required computation time, and has the potential for being applied to on-line trajectory planning.     

基于单高斯背景模型和双差分融合的运动目标检测算法

提出了一种新的运动目标检测算法,实现了只对帧图中感兴趣的运动目标区域进行背景匹配更新,能够较精确地检测出运动目标。该算法首先提出了双差分模型确定运动目标最大分布的可能区域,然后融合单高斯背景模型对此区域进行背景重建,再运用背景差分得到精确前景目标。仿真试验结果表明,该方法降低了运算的复杂程度,提高了检测精度,具有很好的鲁棒性。