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目标追踪位置估计的单目视觉算法
引用本文:汪卫红,王刚.目标追踪位置估计的单目视觉算法[J].天津理工大学学报,2005,21(3):42-45.
作者姓名:汪卫红  王刚
作者单位:1. 天津大学,机械工程学院,天津,300072;天津轻工业职业技术学院,机电系,天津,300380
2. 天津大学,机械工程学院,天津,300072
基金项目:中国电力总公司基金资助项目(spkJo10-27).
摘    要:提出了单摄像机安装在机器人上的视觉伺服系统的位置估计方法.提出的方法集成了由运动恢复深度和由散焦恢复深度的技术以满足实时要求.对于远距运动物体,用Grassmarm-Cayley代数中的Plucker表示法获取物体的位置估计.对于近距运动物体,用多层前馈型神经网络来恢复物体位置.用提出的判据在两种方法中切换.实验结果表明,估计精度得以提高.

关 键 词:位置估计  视觉算法  目标追踪  前馈型神经网络  视觉伺服系统  运动物体  估计方法  估计精度  恢复  机器人  摄像机  表示法
文章编号:1673-095X(2005)03-0042-04
修稿时间:2004年11月9日

Position estimation algorithm of monocular vision for object tracking
WANG Wei-hong,WANG Gang.Position estimation algorithm of monocular vision for object tracking[J].Journal of Tianjin University of Technology,2005,21(3):42-45.
Authors:WANG Wei-hong  WANG Gang
Institution:WANG Wei-hong~
Abstract: A position estimation scheme in visual servo system with single camera mounted on a robot is proposed. The scheme combines the techniques of depth-from-motion and depth-from-defocus to satisfy the real-time requirement. For long distance moving object, the position estimation of the object is obtained by Plucker expression in Grassmann-Cayley algebra. For close distance moving object, a multilayer feedforward neural network is employed to recover the object position from the defocused image. A criterion is used to switch between these two methods. The improvements of estimation accuracy by using the proposed method are verified by experimental results.
Keywords:robotic visual servoing  position estimation  defocused image  neural network
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