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上传时间: 2018-11-17
详细说明： 运动目标检测与跟踪是计算机视觉的核心课题之一，它融合了图像处理、模式识别、人工智能、自动控制等相关领域的研究成果，在视频监控、机器人导航、视频传输、视频检索、医学图像分析、气象分析等许多领域有着广泛的应用，因此本课题具有重要的理论意义和广阔的实用价值。 同时，随着机器人技术的发展，机器人能代替人类做更多的事情，那些人类无法到达的高温高危地段都可以让机器人代替人类的活动。为了让机器人的活动更加及时准确，为机器人装上眼睛是十分必要的，于是便出现机器视觉与机器人技术的结合，出现了自主移动的机器人。本文的研究平台就是AS-R自主移动机器人，主要的研究内容是基于机器人的目标跟踪。 本文的主要工作有： （1）描述AS-R机器人的系统结构，对系统的各个模块进行了描述，详细讲解了他们工作原理。并且指出了各个模块所封装的接口函数，以及这些接口的应用方法。 （2）然后研究了均值漂移跟踪算法，针对均值漂移算法在目标跟踪过程中没有考虑目标实际的宏观运动，在严重干扰情况下容易跟踪失败的问题，提出了结合目标位置预测的改进的均值漂移算法。算法对跟踪过程中的干扰进行检测，根据目标所受干扰的强弱，采用不同的比例因子将Kalman滤波预测结果与均值漂移算法得到的跟踪结果进行线性组合，改进 算法有效利用了目标的空间位置信息，提高了跟踪的可靠性。 （3）在VC6.0的基础上，对AS-R机器人进行软件开发，利用云台摄像机采集图像到系统内存，进行目标检测及跟踪，将图像上物体的像素级位移转化为机器人使动轮的运动，从而达到跟踪的目的。 运用了两种基于视觉的目标跟踪，一种是基于物体颜色的目标跟踪，这种跟踪是把单色物体的颜色信息作为跟踪的依据，对被跟踪物体的要求较高。另一种是基于均值漂移的目标跟踪，这种跟踪算法适用性较为广泛，对跟踪丢失的处理效果较好。 此外，在跟踪的同时，利用平台上的传感器模块，让机器人进行蔽障等活动，使机器人始终与障碍物和被跟踪物体保持一定的距离，从而保证了跟踪的安全性。跟踪结果表明，本文采用的跟踪方法可以较好的实现跟踪任务。 ...展开详情收缩
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