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移动机器人运动目标检测与跟踪系统研究
作 者: 冯乐涵
导 师: 张明路
学 校: 河北工业大学
专 业: 机械工程
关键词: 运动目标检测 图像分割 运动目标跟踪 Camshift算法 移动机器人 OpenCV
分类号: TP391.41
类 型: 硕士论文
年 份: 2011年
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内容摘要
在人类所感知的环境信息中,视觉信息占了非常大的比重,而动态视觉信息更是其主要组成部分。计算机视觉是用计算机模拟人眼功能,从图像或者图像序列中提取信息,对外界环境中的事物进行形态和运动识别。在各种光学图像中,彩色图像是对外部客观世界最为逼真的描述。相比灰度图像来说,对彩色图像的处理可以获得更大的信息量。本文针对彩色运动目标检测与跟踪技术开展研究工作,解决了色彩分割、形状检测、目标跟踪等技术问题,搭建了基于移动机器人的彩色目标识别与跟踪系统,并完成了相应的实验。论文的主要工作及研究成果如下:首先,分析了移动机器人运动目标检测与跟踪系统的功能及性能指标,设计了系统的总体组成结构并构思了各子系统的实现形式。其次,研究了运动目标检测和跟踪算法。一方面,设计了基于颜色特征和形状特征的目标物分割算法,实现了对图像中彩色目标物的有效分割。另一方面,对经典Camshift跟踪算法进行了改进:实现了该算法的全自动化;将Kalman滤波器融入其中,提高了算法在目标物遮挡情况下的鲁棒性;通过参数设置,使该算法在出现跟踪失败的情况时能够及时重新初始化,进入新一轮的目标检测及跟踪。本文通过OpenCV实现了运动目标检测及跟踪算法,并通过实验验证了该算法的可行性。最后,建立了移动机器人运动目标检测与跟踪系统。该系统将上位机图像处理的结果以无线方式传送给下位机,再由下位机控制移动机器人实现对运动目标的跟踪。该系统还装有超声测距装置,可以实时感知机器人与运动目标之间的距离,从而有效避免了机器人与目标物之间的碰撞。
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全文目录
摘要 4-5 Abstract 5-8 第一章 绪论 8-13 §1-1 研究背景和意义 8 §1-2 运动目标检测与跟踪技术研究现状 8-9 §1-3 运动目标检测的常用方法 9-10 §1-4 运动目标跟踪的常用方法 10-11 §1-5 本文研究内容及论文结构 11-13 第二章 系统分析与总体设计 13-17 §2-1 系统工作原理及功能分析 13 §2-2 系统性能指标 13-14 §2-3 系统组成部分 14-16 2-3-1 视觉子系统 14-16 2-3-2 无线通讯子系统 16 2-3-3 控制子系统 16 2-3-4 移动机器人车体子系统 16 §2-4 本章小结 16-17 第三章 运动目标检测算法研究 17-27 §3-1 颜色模型分析与选取 17-21 §3-2 基于目标物颜色特征的图像分割 21-25 3-2-1 基于直方图统计的阈值方法 21-22 3-2-2 基于色调H 直方图统计的双阈值分割算法 22-23 3-2-3 基于构造一维特征标量的直方图统计的双阈值分割算法 23-25 §3-3 目标物形状检测 25-26 §3-4 本章小结 26-27 第四章 运动目标跟踪算法研究 27-39 §4-1 MeanShift 算法的基本理论 27-31 4-1-1 MeanShift 向量及其物理含义 27-29 4-1-2 MeanShift 算法步骤 29-30 4-1-3 算法分析 30-31 §4-2 Camshift 算法的基本理论 31-32 4-2-1 算法原理 31 4-2-2 算法的实现步骤 31 4-2-3 算法分析 31-32 §4-3 Camshift 算法的改进 32-38 4-3-1 一种简单的全自动Camshift 跟踪算法 32-34 4-3-2 融合Kalman 滤波器的Camshift 跟踪算法 34-37 4-3-3 Camshift 算法跟踪失败后的调整措施 37-38 §4-4 本章小结 38-39 第五章 运动目标检测与跟踪系统的实现 39-56 §5-1 系统结构和工作流程 39-41 §5-2 系统的硬件组成 41-44 §5-3 软件算法的实现 44-46 5-3-1 目标检测算法的实现 44-45 5-3-2 目标跟踪算法的实现 45-46 §5-4 串口无线通讯的实现 46-47 §5-5 移动机器人测距系统 47-50 5-5-1 超声波传感器安装位置的选择 48-49 5-5-2 超声波传感器测距实验 49-50 §5-6 移动机器人及舵机云台的运动控制 50-54 §5-7 彩色移动目标检测与跟踪实验 54-55 §5-8 本章小结 55-56 第六章 结论与展望 56-57 §6-1 结论 56 §6-2 展望 56-57 参考文献 57-59 附录 A 59-60 致谢 60
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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理(信息加工) > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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