基于自适应Kalman滤波的机器人运动目标跟踪算法

针对足球机器人比赛时的模型变化及其环境噪声先验估计不准确的问题,提出一种基于自适应卡尔曼滤波的足球机器人视觉跟踪算法;该算法将一种基于减背景的运动目标识别的方法与自适应卡尔曼滤波跟踪模型进行结合,对背景进行实时更新,并通过形态学滤波去除残留的小区域,从而准确的识别运动目标,通过自适应的在线调整运动模型参数来保证模型预测值的准确性,进而提高了目标跟踪时的匹配效率,实现了目标的精准、迅速跟踪;通过实验证明,该算法是很有效的,具有推广价值.     

多特征提取的双目机器人目标跟踪

为了解决复杂环境下双目机器人的目标跟踪问题,提出多特征提取的方法。在机器人静止-目标运动模式下根据改进的步态光流图和视角识别目标并构造颜色直方图模板;在机器人运动-目标运动模式下利用扩展卡尔曼滤波器、基于自适应核函数的CamShift算法、基于Hu矩的头肩模型匹配算法提取目标的运动特征、颜色特征和头肩特征以实现目标跟踪。实验分析表明,所提出方法能够避免启动时手动框选目标,可以实现遮挡和背景与目标相似度高等复杂环境下的目标跟踪。     

基于灰度与纹理特征的空中目标识别与跟踪

视频监控技术在航天领域中得到广泛应用,已成为航天安全和管理的重要技术手段 之一。为了实现在环境影响及遮挡情况下对航天视频监测和管理中对空中运动目标的运动状态监 测,首先运用背景差分法与相邻帧差法相结合的方法检测出运动目标的变化区域,通过二值化、 形态学滤波等处理后得到运动目标,提出灰度特征与纹理特征相结合的方法识别运动目标。然后 采用改进的Mean-Shift 方法实现对空中运动目标的跟踪,完成对空中运动目标的安全监控。结果 表明：提取与选择的目标特征在识别中取得较满意的效果,针对空中运动目标的跟踪具有较好的 鲁棒性,该方法具有可行性。     

动态复杂背景下的智能视频监控系统设计与实现

采用二重对称帧间差分目标检测算法和基于压缩感知的目标跟踪算法,设计并实现了一种可适应动态复杂背景下的智能视频监控系统;基于目标检测该系统能提取本地视频文件中局部运动目标并进行视频压缩,减少回放、查看视频时间,可实时播放并处理本地或网络摄像头数据,也可根据光照变化动态调整二值化阀值,实现实时区域入侵检测与报警;基于目标跟踪本系统能在动态背景下对选定目标进行跟踪,可通过客户端手动控制监控云台跟踪,也可对入侵目标实现云台自主大角度追踪;实验表明,此系统能在日常复杂环境下对运动目标准确检测和大角度跟踪,在智能家居和移动安防领域有很好的实用性。     

自平衡跟随机器人的目标识别及预测重拾策略

为使用更简单有效的方式实现双轮自平衡机器人的自适应跟随控制，采用单目视觉目标识别的Apriltag算法，可被动式地反解三维坐标中相机的相对位置，以此对目标进行定位。在目标识别的跟踪与选择中利用判别法、门限法以及滑窗法进行限定，同时使用多项式曲线拟合方法对目标移动的下一状态进行跟踪预测，判断出运动趋势，使在丢失目标的情况下，根据设计的寻找方案，补偿跟随重拾目标。实验表明，本文方法在目标识别与预测及丢失后重拾目标方面有显著效果。     

双目视觉运动目标跟踪定位系统的设计

针对运动目标在被遮挡时跟踪丢失问题,采用双目视觉对运动目标进行跟踪定位.首先,利用背景差分法实现目标检测;然后,利用Kalman滤波器改进的CamShift算法与FAST角点检测算法相结合,通过缩小角点检测的范围,提高预测的准确性和跟踪速度,同时有效解决了目标跟踪丢失问题;最后,通过双目立体视觉视差原理求出目标的三维坐标,实现对目标的定位.实验结果表明,该系统有效地解决了目标跟踪丢失问题,且算法实时性良好,有利于工业上使用机器人对运动目标的精确抓取.     

机器人一体机远程监控平台研究与设计

在实际应用中,特别是机器人的工作现场环境恶劣的情况下,与机器人一体机近距离接触或者现场操作一体机的计算机存在很大困难。因而必须由远程计算机对机器人一体机进行远程监控,也就是构成无线网络,从远程登录工作方式转换为远程监控方式,从而实现监控一体机的目的。经试验验证,系统达到设计目标,可用于多领域的机器人远程监控,有很强的应用价值。     

一种移动机器人对运动目标的检测跟踪方法

从序列图像中有效地自动提取运动目标区域和跟踪运动目标是自主机器人运动控制的研究热点之一.给出了连续图像帧差分和二次帧差分改进的图像HIS差分模型,采用自适应运动目标区域检测、自适应阴影部分分割和噪声消除算法,对无背景图像条件下自动提取运动目标区域.定义了一些运动目标的特征分析和计算,通过特征匹配识别所需跟踪目标的区域.采用Kalman预报器对运动目标状态的一步预测估计和两步增量式跟踪算法,能快速平滑地实现移动机器人对运动目标的跟踪驱动控制.实验结果表明该方法有效.     

六足机器人动态目标检测与跟踪系统研究

动态目标检测与目标跟踪是图像领域的热点研究问题,为研究其在移动机器人领域的应用价值,设计了六足机器人动态目标检测与跟踪系统。针对非刚体运动目标容易被检测为多个分散区域的问题提出区域合并算法,并通过对称匹配、自适应外点滤除对运动背景进行精确补偿,最终基于背景补偿法实现对运动目标的精确检测。研究了基于KCF（Kernel Correlation Filter）的目标跟踪算法在六足机器人平台上的应用,设计了自适应跟踪算法实现六足机器人对运动目标的角度跟踪。将运动目标检测及跟踪算法应用于六足机器人系统。实验表明,在六足机器人移动过程中,系统可对运动目标进行精确检测与跟踪。     

动态背景运动目标的快速锁定跟踪算法

为改善动态背景运动目标跟踪的精度和计算性能,提出一种Hu_Fourier特征描述子的目标识别算法和固定模板滑动置信度最佳线性逼近法的目标锁定跟踪算法。依据提出的Hu_Fourier特征描述子,快速准确地提取出识别区域运动目标的轮廓特征,结合加权距离目标识别算法,识别出图像中所有目标,计算目标的质心坐标。利用提出的固定模板滑动置信度准则,结合识别目标的质心,锁定目标,更新目标模板。依据最佳线性逼近法,确定下一帧图像的目标搜索区域。理论分析和实验结果验证了该目标锁定跟踪算法的鲁棒性和有效性。     

复杂背景下运动点目标的检测和跟踪

为了解决复杂背景下运动点目标的检测和跟踪问题,本文提出了一种基于图像差分和聚类的运动目标检测和跟踪算法.该算法首先根据图像配准的方法,对序列图像进行差分运算,提取出候选的运动目标.在此基础上,利用运动目标在空间和时间上的相关性以及运动目标的轨迹所具有的连续性,采用一种特殊的聚类方法,从噪声环境中正确检测出运动目标的轨迹,并实现对运动目标的跟踪.实验表明该算法能快速检测出复杂背景下的运动点目标,并能有效处理轨迹相交和检测过程中出现新目标的情况.     

空地协同机器人目标定位方法

针对空地协同机器人中无人机对地面无人车的实时精准定位问题,提出一种红色双圆型定位标记及标记识别与定位方法。引入颜色分割与轮廓提取相结合的方式,减少提取到的轮廓特征数量,排除背景信息干扰以减少误识别;提出一种圆形轮廓快速检测算法,快速识别目标轮廓并准确定位目标像素坐标和方向;基于针孔相机成像模型,根据目标像素坐标和方向,估计出目标在机体坐标系下三维坐标和偏航角。实验结果表明,无人机与地面无人车相对高度1.5 m时,该方法在[x]轴和[y]轴方向定位误差分别为3.9 mm和3.6 mm,每帧图像平均处理耗时为11.6 ms,优于基于核相关滤波的识别定位方法的13.3 mm、14.3 mm和56.3 ms。该方法与无人机控制相结合,可以实现无人机协同跟踪与自主降落功能,提升空地协同机器人作业效率,具有显著的工程意义。     

监控视频中多目标的检测与跟踪研究

通过对静态背景下多运动目标监控视频的研究,分析得到了视频图像序列中运动目标的特性,实现了背景预测目标检测法。在此基础上,实现了MeanShift目标跟踪算法,取得较为满意的跟踪结果,并给出了形心多目标跟踪方法的具体实现。通过实验证明该方法可同时实现对多个人体运动目标的实时跟踪,具有一定的理论和实用价值。     

巡逻机器人的图像采集与处理技术研究

针对固定摄像头无法移动监控的问题,设计了一款基于图像采集与处理技术的巡视机器人.通过安装在机器人上的摄像头可以对监控区域进行实时的监测,实现对运动目标识别并追踪.论文使用COMS传感器的摄像头来实现图像采集,使用Python语言对图像灰度变换、滤波等算法的调试,还用到了Opencv中功能丰富的函数库.最终实现图像快速分析,并可以实现目标的匹配任务,从而提高了移动目标跟踪的可靠性.     

基于树莓派的六足机器人目标跟踪系统研究

在室外环境进行机器人目标识别与跟踪是计算机视觉和机器人技术的前沿发展方向,机器人在导航、智能监控、多机协作、人机交互等领域应用广泛.设计了一种基于树莓派的六足机器人目标识别与跟踪系统.通过六足机器人搭载Kinect高清摄像头对行人和目标六足机器人进行识别与跟踪,YOLO v3进行行人和目标六足机器人的检测与识别,得到质...     

双目轮式移动机器人的运动目标识别与跟踪

研究在室内相对复杂背景下的运动目标识别与跟踪,采用Hu氏不变矩作为目标特征,通过环形方式搜索种子点进行目标区域生长,在有干扰的情况下检出目标,并估计相对位姿和控制本体机器人快速跟踪目标.用Intel的计算机视觉库OpenCV实现图像预处理、图像分割、孔洞填充、区域生长和特征提取.实验结果表明,系统能对运动目标进行实时稳定快速的跟踪,适用性强.     

基于时空上下文的手势跟踪与识别

针对复杂背景下手势运动过程中出现的手势形态变化、遮挡、光照变化等问题,提出了一种基于时空上下文的手势跟踪与识别方法。使用机器学习方法离线训练手势样本分类器,实现对手势的检测和定位;利用时空上下文跟踪算法对动态手势进行跟踪,同时为了避免跟踪过程中出现的漂移、目标丢失等情况,使用手势检测算法对手势位置信息进行实时校准;根据手势运动轨迹对手势运动进行跟踪与识别。实验表明,提出的方法可以实现对手势运动快速、准确、连续识别,满足人机交互的要求。     

背景可更新的动态目标跟踪系统设计

为了解决静态背景目标跟踪方法不适用于变化背景的问题,设计了背景可更新的动态目标跟踪系统;采用背景差值法提取运动目标,在FPGA片内实现背景更新控制、图像帧差、图像开操作、视频缓存与转换处理、运动参数译码等功能模块;设计中背景可实现手动刷新和定时自刷新两种更新方式,跟踪结果与监控视频以640*480分辨率、60Hz刷新频率在VGA显示器上同步显示,运动参数以400ms的刷新周期在VGA上定时刷新;实验结果表明,系统能实时、准确地跟踪运动目标。     

基于TMS320DM642的运动跟踪系统的设计与实现

为了使视觉监控系统具有自主能力,设计了基于TMS320DM642处理器的运动物体跟踪系统.分别介绍了系统的硬件和软件设计,提出了基于图像差分的特征等实用跟踪算法来跟踪运动目标.实验结果表明,该系统具有在复杂背景下实时检测识别和跟踪运动目标的能力.     

基于粒子滤波和在线训练支持向量机的目标跟踪新方法

序列图像中运动目标跟踪的有效性和鲁棒性是一个非常富有挑战性的课题。为提高在运动背景条件下视觉目标跟踪的性能,克服复杂环境对跟踪算法准确性的影响,提出了一种基于粒子滤波和在线训练支持向量机的目标跟踪新方法。从目标的特征描述和提取着手,引入了积分直方图快速提取特征的方法,加快粒子滤波器运行速度,满足一定的实时性要求。同时,分析了运动背景条件下具有代表性的跟踪算法的本质和特性,结合目标识别创新性地提出在线训练支持向量机的方法,通过在线识别信息和跟踪信息的融合保证算法具备较强的鲁棒性。实验结果表明,该算法能有效的解决动态背景条件下遮挡、光照变化和运动模糊等复杂情况下,对目标进行准确、有效、近乎实时的跟踪。