移动机器人行人目标活动区域快速检测算法

针对移动机器人运动目标检测过程中运动目标与背景均存在位移致使跟踪失效的问题,提出一种显著光流分析法对室内行人目标活动区域进行检测与标识,能够快速有效地为移动机器人视觉检测与跟踪算法提供简便的初始区域定位信息。经仿真实验分析,该算法能够在室内复杂的情况下,快速检测出行人目标的活动区域,方便人物识别与躲避,具有较强的工程应用价值。     

一种改进的移动机器人视觉跟踪算法研究

运动物体的实时跟踪是移动机器人视觉的关键技术之一.为了实现对目标快速有效的跟踪,本文提出了一种改进的移动机器人视觉跟踪算法,该算法在mean shift算法的基础上,利用颜色特征作为视觉跟踪依据,并且引入Kalman滤波进行迭代窗口的预测.实验仿真结果表明,本文算法一定程度上消除了光照条件的影响,而且很好的解决了当目标被遮挡时发生目标跟踪偏差或丢失的问题,具有实用价值.     

移动机器人级联超像素行人目标分割算法

针对移动机器人视觉应用中,复杂室内外环境下行人目标提取因背景干扰而导致主体轮廓失真的问题,提出一种基于超像素的级联式行人目标分割算法。利用超像素对目标边缘轮廓的吸附特性,第一级超像素在获取全局超像素区块的基础上,结合行人显著区域检测,计算第二级超像素区块的平均颜色距离和中心点空间位置距离相关度,从而获取行人目标轮廓的分割结果。仿真结果表明,该算法精确度与召回率统计平均为0.98,高于当下流行的其他显著目标分割算法,对行人目标检测分割性能具有良好效果,为行人目标跟踪等应用提供必要的预处理基础。     

基于视觉目标跟踪的行李托运系统设计与实现

针对复杂环境下视觉行李托运系统存在的目标遮挡问题,设计一种基于视觉目标跟踪的行李托运系统,同时提出一种基于边缘检测的移动人体跟踪方法,实现行李自动托运系统的设计.该行李托运系统由监控终端、ARM跟踪平台以及Wi-Fi定位系统组成.实施现场主要由ARM跟踪平台托运行李,并对移动人体目标进行实时跟踪,然后利用Wi-Fi信号强度信息对ARM跟踪平台进行定位和监控.应用结果表明:本系统在机场、车站等复杂环境下进行基于视觉的行李托运,具有较高的实时性和跟踪准确率,较好地解决了因遮挡导致的目标丢失问题.     

视频序列中面向行人的多目标跟踪算法

为实现视频序列中多行人目标跟踪,基于多信息融合方法,考虑多目标间严重遮挡,建立面向行人的多目标跟踪算法.提出多信息融合算法融合目标颜色和运动信息,结合均值漂移算法思想,实现常态下目标跟踪.针对多行人目标参与的遮挡,通过理论分析遮挡过程中目标面积变化,提出遮挡因子判别遮挡发生、辨识遮挡者和被遮挡对象、确认被遮挡对象重新出现等.实验结果表明,该方法能够正确跟踪行人目标,判断并处理多目标间的严重遮挡.      

一种改进的稀疏性算法在目标跟踪中的应用研究

在复杂场景下,目标物部分遮挡或光照变化会引起跟踪算法效率的降低,而全局模板在目标受到遮挡时不能较好地跟踪。本文结合粒子滤波与稀疏表达,提出一种改进的目标跟踪算法。通过提取目标特征集构造过完备模板集,对该模板集采用分块策略进行多尺度分块,从而提取目标的全局和局部特征直方图,对全局及局部特征直方图进行稀疏表达,并结合粒子滤波算法的粒子后验概率来描述当前目标状态,实现对目标的跟踪。仿真实验结果表明:和经典跟踪算法相比,该算法能够在遮挡环境下高鲁棒性对目标地进行跟踪。     

基于视觉显著性特征的自适应目标跟踪

为解决运动目标跟踪过程中候选目标信息描述单一的问题, 提出一种基于视觉显著性特征融合的自适应目标跟踪算法。提取目标颜色、颜色的变化、强度和运动信息构建目标四元数模型, 采用相位谱重建算法检测目标的显著图(Saliency Map), 并根据特征相似度大小自适应调整权值, 融合视觉显著性特征和颜色特征实现目标跟踪。实验结果表明, 该算法能有效克服部分遮挡和背景融合干扰, 从而实现复杂背景下目标的准确跟踪。     

基于车载摄像机移动机器人的模糊神经网络跟踪

针对车载单目摄像机的轮式移动机器人的目标跟踪问题,提出一种模糊跟踪控制方案.方案分为两部分,分别为摄像机控制部分和轮式移动机器人控制部分.摄像机控制部分通过相关特征点之间的连线的夹角设计摄像机云台控制器,使摄像机能够实时跟踪目标,保持目标在图像平面的期望位置上.轮式移动机器人控制部分通过设计T-S模糊神经网络控制器使其能够在视觉伺服反馈下实时调整速度和姿态,实现目标的有效跟踪.仿真结果表明了本文方法的有效性.     

基于多变量动态建模的粒子滤波行人跟踪算法实现

对于行人运动模型是线性系统,噪声符合高斯分布,采用边检测边跟踪的卡尔曼滤波算法,试验达到了预期的效果。但在实际中行人的随机行走具有很大的不确定性,不一定是线性系统和高斯分布,此时利用Kalman滤波就会导致跟踪失败。研究了基于先检测后跟踪的加权颜色直方图为匹配模板,基于动态建模的粒子滤波实现对行人的有效跟踪。在初始帧利用AdaBoost算法确定行人的位置、大小等状态信息,以行人矩形框内的加权颜色直方图作为跟踪的目标模板,初始化粒子集。在后续的视频图像中,利用粒子滤波算法实现行人跟踪。结果表明,即使在目标有遮挡、阴影等复杂噪声背景下,提出的方法也能很好地跟踪到视频序列中行人。     

模糊化多视觉信息融合的视觉跟踪策略

为了提高视觉跟踪系统在空间环境对外界变化的适应能力,提出一种模糊化多视觉信息融合的视觉跟踪策略.该策略综合了多个反映目标特征的视觉信息,通过对选择的每一项子特征集进行模糊化处理,提高了识别的智能化程度.针对运动物体分割阈值受噪声干扰的问题,提出一种结合人口统计与区域生长的区域分割方法,实现了运动区域特征的稳定聚类.相对于传统的局部特征识别方法,这种多特征融合技术适合应用于复杂的动态环境,冗余信息间的互相补充可确保特征在不确定环境中的识别.试验结果表明,该策略能够实现鲁棒的特征提取和跟踪,尤其当出现被跟踪物体部分遮挡以及外界发生光线变化时,视觉跟踪系统仍能够实现稳定、快速的识别.     

基于Kinect的目标跟踪与避障

利用Kinect实现室内移动机器人的目标跟踪与避障功能,其中Kinect提供的光学图像用于实现机器人视觉目标跟踪。利用Kinect的人脸识别功能,避免当环境中出现多目标时,机器人对运动目标的识别出现混乱;同时增加了增量子空间对视频信息进行及时更新,避免机器人因目标移动较快而跟丢目标;利用T-S模糊神经网络法实现避障功能,相比传统算法有效改善了其收敛性。在移动机器人CRX10上实验证实了该系统能够较好地完成目标跟踪的同时具有躲避障碍物的功能。     

全方位移动避障实时轨迹控制算法的研究

针对机器人避障轨迹控制过程中存在的路径优化以及如何躲避大障碍物或者是多障碍物的情况,本文提出一种基于狄克斯特拉算法与贝塞尔曲线的机器人移动避障实时控制改进算法,该算法引入机器人与目标终点路径的速度分量,采用狄克斯特拉算法进行移动轨迹路径优化,进而采用贝赛尔曲线修订优化路径,以此满足动态约束条件.仿真结果表明:相对于改进人工势场算法,本文构建的改进算法使得机器人移动时间缩短,机器人避障运动规划明显改善,具有较强的鲁棒性.     

基于自学习可见图的机器人路径规划

针对未知环境下的机器人路径规划问题 ,提出了一种基于自学习可见图与局部最优的路径规划算法 .在这种算法中 ,采用自学习可见图来表示环境 ,并在路径规划的过程中逐步建立自学习可见图 .在避障上设计一个局部最优算法并提出了一种局部路径规划算法 .实验表明 :该方法规划速度快 ,并且能规划出局部最优的路径 ,满足未知环境下机器人路径规划的要求 .     

粗细粒度超像素行人目标分割算法

针对车载视觉行人目标分割由于复杂场景对行人目标的分割结果产生干扰而出现信息冗余以及错误分割的问题,提出一种粗细粒度超像素行人目标分割算法。该算法以Mask R-CNN作为粗粒度一次分割,将所得结果经Slic超像素细粒度二次分割,融合两次输出结果来提高现有图像目标的分割精度,为行人目标识别和跟踪提供有益先验感知信息。经仿真验证,该算法能够对复杂背景情况下的图像进行有效分割,MS COCO标准公开集测试结果与原有Mask R-CNN检测算法相比,mAP提高0.71%,为图像识别和计算机视觉系统完成精准的预处理,具有较强的工程应用价值。     

3D Object Visual Tracking for the 220kV/330kV High-Voltage Live-Line Insulator Cleaning Robot

The 3D object visual tracking problem is studied for the robot vision system of the 220kV/330kV high-voltage live-line insulator cleaning robot. The SUSAN Edge based Scale Invariant Feature (SESIF) algorithm based 3D objects visual tracking is achieved in three stages: the first frame stage,tracking stage,and recovering stage. An SESIF based objects recognition algorithm is proposed to find initial location at both the first frame stage and recovering stage. An SESIF and Lie group based visual tracking algo...     

基于人工免疫网络的机器人局部路径规划

为解决复杂环境下机器人路径规划问题,提出了基于人工免疫网络(artificial immune network,AIN)的移动机器人局部路径规划算法。建立了AIN与机器人局部路径规划问题的映射关系,给出了算法流程,最后对提出的方法进行了仿真验证,并与人工势场法进行了比较,结果表明该方法在复杂障碍物环境下是可行和有效的。