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针对视觉跟踪机器人在跟踪目标被大面积遮挡和短暂丢失的场景下容易跟踪失败的问题,提出了一种基于改进核相关滤波(kernelized correlation filter, KCF)的移动机器人视觉行人跟踪系统。在传统KCF算法的基础上引入平均峰值相关能量(average peak correlation energy, APCE),结合APCE响应值和最大响应值判断目标丢失情况,并加入了两级重检测机制。在OTB2013数据集的目标丢失(out of view, OV)场景中,改进算法的成功率和精度分别达到0.626和0.592像素,比传统KCF算法分别提升了8.7%和10.9%,有效提高了算法在目标遮挡和短暂丢失场景下的跟踪鲁棒性。在有行人干扰的场景中进行跟踪实验,实验结果表明所提视觉行人跟踪系统能够稳定跟踪目标行人。 相似文献
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基于条件随机场和图像分割的显著性检测 总被引：3，自引：0，他引：3
针对当前常见的显著性方法检测得到的显著性区域边界稀疏不明确、内部不均匀致密等问题,提出了一种基于条件随机场(Condition random field, CRF)和图像分割的显著性检测方法.该方法综合利用边界信息、局部信息以及全局信息,从图像中提取出多种显著性特征;在条件随机场框架下融合这些特征,通过显著性区域与背景区域的区域标注实现显著性区域的粗糙检测;结合区域标注结果和交互式图像分割方法实现显著性区域的精确检测.实验结果表明本文提出的方法能够清晰而准确地提取出图像中的显著性区域,有效提高显著性检测精度. 相似文献
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针对人机共融环境下的跟随型自动搬运机器人,为了解决被跟随目标突发性运动造成机器人失灵的难题,提出了一种基于改进弹簧模型的移动机器人柔顺跟随方法.给被跟随目标的腿部和障碍物添加虚拟弹簧,完成了对机器人和被跟随目标之间相对位姿的闭环控制,从而实现躲避障碍物和自然交互任务.特别地,通过给虚拟弹簧添加动态阻尼系数,实现了移动机器人跟随目标运动的实时性和柔顺性.通过Simulink仿真对比移动机器人对被跟随目标的柔顺跟随轨迹,实现对改进弹簧模型的参数优化.采用自主开发的两轮差速移动机器人和Vicon光学运动捕捉系统,在被跟随目标做无规律、长距离运动的条件下,验证了该移动机器人跟随轨迹的平滑性和柔顺性. 相似文献
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