基于局部自适应核回归的仪表定位方法

计算机视觉技术不断发展,利用巡检机器人对钻井平台、水电工程等复杂工业环境下的各种仪表设备进行定期检查成为可能,然而这些功能的实现依赖仪表的精准定位。本文提出一种基于局部自适应核回归(Locally adaptive regression kernels,LARK)的方法进行仪表的快速定位。LARK算法无需训练,可以快速搜索感兴趣的视觉对象,并且不需要进行过多的预处理,提高了定位的效率。通过提取查询图像的显著特征,在目标图像中寻找所有可能相似的对象,然后用非极大值抑制法保留最强相似点,实现目标对象的定位。实验选用从不同角度拍摄的具有不同放缩比例的仪表图像作为实验所需数据。实验结果表明,该算法定位准确度高,可以很好地满足工业环境下仪表的定位要求。