基于机器视觉的大鼠机器人状态检测算法

发布时间：2017-05-09 13:12

  本文关键词：基于机器视觉的大鼠机器人状态检测算法，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：动物机器人以生物体为运动载体,通过脑机接口神经刺激方式,将外部控制指令直接作用于动物脑区,实现对生物体行为的人工控制。相比于传统机器人,动物机器人在灵活性、隐蔽性、突发状况处理能力和能源供给等方面展现出了独特的优势。但是目前动物机器人的控制实验尚需人工控制参与,限制了动物机器人在实际环境中的应用。要完善动物机器人的应用场景,实现其自动控制是必要条件。而动物机器人的状态获取是实现自动控制的重要组成部分。本文围绕大鼠机器人在自动控制试验中的状态获取的问题,设计算法与实验,获取大鼠机器人在顶部摄像头图像中的状态信息,并改进算法提升检测结果的准确性,以改善大鼠机器人自动控制效果。在文章主要贡献有：(1) 设计大鼠机器人身体定位算法,分别通过改进背景差分和混合高斯算法检测大鼠机器人身体位置信息,结合算法检测问题,对算法进行融合改进。(2) 设计大鼠机器人头部检测算法,依据检测获取的大鼠机器人区域的轮廓特征和角点特征,识别大鼠机器人头部位置信息,结合算法检测问题和帧之间时序信息优化检测结果。(3) 定义大鼠机器人状态分类标准,依据状态监测获取的信息对大鼠状态分类,并与手工获取数据对比,从状态分类结果层面对检测结果给出评价。
【关键词】：大鼠机器人 状态检测 改进背景差分 混合高斯 轮廓特征 角点特征 状态分类
【学位授予单位】：浙江大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP242;TP391.41
【目录】：

• 摘要6-7
• Abstract7-14
• 第1章 绪论14-23
• 1.1 课题背景14-15
• 1.2 动物机器人的发展现状和研究意义15-17
• 1.2.1 动物机器人的发展现状15-17
• 1.2.2 动物机器人的研究意义17
• 1.3 动物机器人的自动控制和状态获取17-21
• 1.3.1 动物机器人的自动控制18
• 1.3.2 机器人状态检测发展现状18-19
• 1.3.3 动物机器人的状态获取19-21
• 1.4 本文章节设计21
• 1.5 本章小结21-23
• 第2章 大鼠机器人的状态检测实验23-32
• 2.1 大鼠机器人介绍23-24
• 2.2 大鼠机器人控制实验设计24-27
• 2.2.1 大鼠机器人生物体25-26
• 2.2.2 实验设备26-27
• 2.3 大鼠机器人的状态检测27-31
• 2.3.1 大鼠机器人的导航27-28
• 2.3.2 运动检测的方法28-30
• 2.3.3 大鼠机器人的状态检测30-31
• 2.4 本章小结31-32
• 第3章 大鼠机器人身体位置定位方法32-49
• 3.1 利用背景差分获取大鼠身体位置32-35
• 3.1.1 背景差分算法32-33
• 3.1.2 改进背景差分算法33
• 3.1.3 改进背景差分算法检测结果33-35
• 3.2 利用混合高斯获取大鼠身体位置35-36
• 3.3 优化获取的大鼠区域36-38
• 3.4 运动目标区域检测结果对比38-40
• 3.5 大鼠身体位置定位实验分析40-47
• 3.5.1 大鼠机器人准确位置标定数据40-42
• 3.5.1.1 准确位置标定数据标准40-41
• 3.5.1.2 准确位置标定方法41-42
• 3.5.1.3 标定准确位置总量与格式42
• 3.5.2 大鼠机器人身体位置定位结果分析42-47
• 3.5.2.1 改进背景差分大鼠机器人身体位置定位42-43
• 3.5.2.2 混合高斯模型大鼠机器人身体位置定位43-44
• 3.5.2.3 身体位置定位结果对比优化44-47
• 3.6 本章小结47-49
• 第4章 大鼠机器人的头部位置检测方法49-63
• 4.1 利用轮廓信息获取大鼠头部位置49-50
• 4.2 利用角点信息获取大鼠头部位置50-53
• 4.2.1 角点检测介绍50-51
• 4.2.2 图像角点检测51-52
• 4.2.3 利用角点获取大鼠头部位置52-53
• 4.3 大鼠机器人头部位置检测实验分析53-62
• 4.3.1 轮廓识别获取大鼠机器人头部位置54
• 4.3.2 角点识别获取大鼠机器人头部位置54-55
• 4.3.3 大鼠机器人头部位置检测算法对比改进55-57
• 4.3.4 依据时序信息改进头部位置检测算法57-62
• 4.4 本章小节62-63
• 第5章 大鼠机器人状态信息实验应用63-70
• 5.1 大鼠机器人控制实验控制模块简介63-65
• 5.2 大鼠机器人状态分类65
• 5.3 大鼠机器人控制指令选取评价65-69
• 5.3.1 控制指令选取评价标准65-66
• 5.3.2 大鼠机器人奖赏指令选取评价66-68
• 5.3.3 大鼠机器人转向指令选取评价68-69
• 5.4 本章小节69-70
• 第6章 工作总结与展望70-72
• 6.1 工作总结70-71
• 6.2 展望71-72
• 参考文献72-75
• 攻读硕士学位期间主要研究成果75-76
• 致谢76

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