仿生物视觉机制的目标跟踪算法研究

发布时间：2021-06-22 01:06

　　目标跟踪方法的研究是计算机视觉领域中的一项重要应用,也是安防、交通和人机交互的核心技术,目标跟踪的目前困难的地方在于需要在一个算法中考虑到外观变形,光照变化,快速运动和运动模糊,背景相似干扰等问题,并使其在跟踪过程中具有高度实时性。我在目标跟踪方向主要作了以下的研究。1)针对目标跟踪领域,比如因外部光照变化导致物体呈现的颜色发生改变或目标物运动导致发生形变,以及目标被遮挡时引起跟踪目标的失踪等问题,从跟踪模型的角度出发,提出了一种融合深度特征的核相关滤波跟踪算法。实验结果表明,当目标物出现了遮挡和光照变化,其跟踪效果依然具有较好的稳定性。2)针对原有的跟踪模型计算复杂,跟踪效果迟滞,提出一种新的算法命名为BIMT。该算法采用生物视觉记忆机制激励模型来表示目标外观模型的构建,模拟了人类对目标信息的观察机制,采用结构化支持向量机（SVM）分类器模拟瞬时记忆工作空间,将目标跟踪器与背景噪声分离。跟踪结果验证了所提出的跟踪算法的实用性,证明了基于生物视觉的跟踪机制具有广阔的应用前景。3)将BIMT目标跟踪算法应用到移动机器人平台上,结合控制芯片和单目相机,准确估计目标位置信息,实验效果验证了提... 

【文章来源】：华北理工大学河北省

【文章页数】：66 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

在线视觉追踪系统的框架图

华北理工大学硕士学位论文-6-就目标跟踪应用而言，机器人应用范围较为广泛，如巡检机器人，AGV（AutomatedGuidedVehicle），自动驾驶，导游机器人等，但就目前的情况，能够精确定位并跟踪目标对机器人来说是至关重要的，也是众多应用的基矗例如服务机器人如图2和3，特别是在有需求的会展室、景点和饭店中跟随设定的目标物，给服务人群提供设定好的服务要求，例如古迹介绍、景点介绍或者提供餐饮需求等。传统机器人在目标跟踪方面还有一些问题，不能对突发状况进行自我学习调整，只可以根据当初设定的动作进行重复，很难对以前所遇到的相同情况进行学习积累，以应对以后面临的困难，没有解决突发困难。由于以上问题，我所研究的算法将在精确度与时效性上进行提高，并在四轮机器人上进行试验验证。图2餐厅服务机器人图3导游机器人Fig2RestaurantservicerobotFig3Robotictourguide1.1.2课题研究的意义生物获取外界信息70%-80%靠视觉系统获得，其中主要包括物体的轮廓，运动姿态，外部特征，颜色，运行轨迹等对识别物体有帮助的信息。近几年来，由于计算机硬件的发展，人工智能的不断发展，智能产品不断地涌入了人们的生活，人类也对电子产品智能程度的也有较高的需求，工程师希望通过硬件软件相结合的方式模拟出复杂的生物视觉系统，从而实现对人类从繁琐劳动中解放出来，机器视觉在巨大的市场前景下应运而生。当设计的电子产品具备生物一样的视觉系统，能够识别跟踪物体。因为市场前景比较广阔，当下在智能装备中机器视觉是一个前景广

华北理工大学硕士学位论文-6-就目标跟踪应用而言，机器人应用范围较为广泛，如巡检机器人，AGV（AutomatedGuidedVehicle），自动驾驶，导游机器人等，但就目前的情况，能够精确定位并跟踪目标对机器人来说是至关重要的，也是众多应用的基矗例如服务机器人如图2和3，特别是在有需求的会展室、景点和饭店中跟随设定的目标物，给服务人群提供设定好的服务要求，例如古迹介绍、景点介绍或者提供餐饮需求等。传统机器人在目标跟踪方面还有一些问题，不能对突发状况进行自我学习调整，只可以根据当初设定的动作进行重复，很难对以前所遇到的相同情况进行学习积累，以应对以后面临的困难，没有解决突发困难。由于以上问题，我所研究的算法将在精确度与时效性上进行提高，并在四轮机器人上进行试验验证。图2餐厅服务机器人图3导游机器人Fig2RestaurantservicerobotFig3Robotictourguide1.1.2课题研究的意义生物获取外界信息70%-80%靠视觉系统获得，其中主要包括物体的轮廓，运动姿态，外部特征，颜色，运行轨迹等对识别物体有帮助的信息。近几年来，由于计算机硬件的发展，人工智能的不断发展，智能产品不断地涌入了人们的生活，人类也对电子产品智能程度的也有较高的需求，工程师希望通过硬件软件相结合的方式模拟出复杂的生物视觉系统，从而实现对人类从繁琐劳动中解放出来，机器视觉在巨大的市场前景下应运而生。当设计的电子产品具备生物一样的视觉系统，能够识别跟踪物体。因为市场前景比较广阔，当下在智能装备中机器视觉是一个前景广


本文编号：3241802