復(fù)雜環(huán)境目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤關(guān)鍵技術(shù)研究及應(yīng)用.pdf_第1頁(yè)
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1、機(jī)器視覺(jué)作為光電技術(shù)的一個(gè)特定應(yīng)用領(lǐng)域,已快速增長(zhǎng)并發(fā)展成為一個(gè)前景光明、活力無(wú)限的行業(yè)。本文在國(guó)家科技重大專項(xiàng)的資助下,圍繞機(jī)器視覺(jué)應(yīng)用中廣泛使用并至關(guān)重要的目標(biāo)檢測(cè)及跟蹤算法進(jìn)行研究,并結(jié)合其應(yīng)用展開(kāi)討論,主要研究?jī)?nèi)容和創(chuàng)新點(diǎn)有:
  針對(duì)已知目標(biāo)物體特征的情況,提出基于加權(quán)顏色直方圖的目標(biāo)檢測(cè)方法。該方法利用像素的紋理信息對(duì)顏色特征進(jìn)行加權(quán)生成二維顏色特征直方圖,并用該直方圖在圖像空間中搜索需要的目標(biāo)。圖像實(shí)驗(yàn)證實(shí)了該方法能

2、取得優(yōu)于傳統(tǒng)算法的檢測(cè)效果,本文還在并聯(lián)機(jī)器人表殼工件分揀系統(tǒng)上驗(yàn)證了其有效性。
  針對(duì)工件分類的應(yīng)用需求,提出了基于加權(quán)擴(kuò)散形狀上下文的目標(biāo)分類方法。該方法從傳統(tǒng)形狀上下文分形因子對(duì)圖像扭曲噪聲敏感的缺點(diǎn)出發(fā),提出使用曲率加權(quán)擴(kuò)散的方法來(lái)彌補(bǔ)這一缺陷,并采用動(dòng)態(tài)規(guī)劃特征點(diǎn)匹配方法來(lái)降低算法的時(shí)間消耗。該分類算法在表殼工件的分類識(shí)別中取得了良好效果。
  針對(duì)未知目標(biāo)物體特征的情況,提出基于韋伯特征背景建模的目標(biāo)檢測(cè)方法。

3、該方法采用韋伯局部描述因子作為特征信息,對(duì)每個(gè)像素點(diǎn)進(jìn)行核密度估計(jì)背景建模,并用樣本更新機(jī)制和自適應(yīng)方差策略來(lái)增強(qiáng)算法的魯棒性。實(shí)驗(yàn)基于準(zhǔn)確性和魯棒性兩種評(píng)價(jià)指標(biāo)展開(kāi),并在紅外夜視和流水線皮帶傳送兩種實(shí)際應(yīng)用環(huán)境中檢驗(yàn)了該算法的有效性。
  針對(duì)視頻場(chǎng)景目標(biāo)跟蹤問(wèn)題,提出了基于稀疏表達(dá)的粒子濾波跟蹤方法,該方法在粒子濾波跟蹤框架內(nèi)實(shí)現(xiàn)了局部稀疏表達(dá)的目標(biāo)建模方法,并采用加速最近梯度法來(lái)提高求解的實(shí)時(shí)性。模板在線更新和稀疏字典更新策

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