移动机器人多目标彩色视觉跟踪系统

机器人视觉系统利用颜色、形状等信息来识别环境目标 ,但是难点在于识别的鲁棒性和实时性的保证 .本文采用全自主移动机器人为平台 ,提出了一种硬件成本低廉的、基于颜色学习的实时多目标视觉跟踪系统 ,并提出了一种新颖的目标颜色学习和跟踪算法 .该视觉系统已成功集成在自主移动机器人系统中 。

基于主运动分析的野外视觉侦察系统——运动目标检测、跟踪及全景图的生成

本文介绍了一个针对野外自然环境设计的视觉侦察系统 ,其主要功能包括运动目标的检测、跟踪及环境全景图的生成 .摄像机安装在 36 0°水平旋转可控的车载云台上 ,视频信号及云台方位数据通过无线通讯传送给基地端的计算机 .计算机自动地检测其中的运动目标 ,实时地拼接出镶嵌有运动目标的全景图 ,当用户指定某个运动目标后计算机将自动地控制云台跟踪该目标 .我们根据二维仿射运动模型和鲁棒参数估计方法分析帧间主运动 ,对各帧图像进行运动补偿后求得差值图像 ,聚类分割变化点得到运动目标 ,再根据目标运动的连续性约束进行可靠的跟踪 .为了满足实时处理的要求 ,程序进行了优化 ,该系统在 PC机上 ,在 384× 2 88图像分辨率下达到 12 .5帧 /秒的处理速度 .

基于多传感器多目标跟踪的机器人足球视觉系统

为了适应机器人足球视觉系统图像采集设备从单个到多个的改变,提高系统的跟踪成功率和速度,以信息融合技术为基本思路,提出了一种基于多传感器多目标跟踪的半自主足球机器人视觉跟踪方法.各跟踪模块对覆盖区域的目标进行航迹关联、滤波后再对各传感器信息进行融合得到所有目标单一的航迹.实验表明,该方法具有简单、有效,满足系统实时性要求等特点.

基于实时多目标跟踪的足球机器人视觉系统设计

针对机器人足球比赛的需要 ,提出了一种基于实时多目标跟踪的足球机器人视觉系统设计方案。

基于机器视觉的机器人武器目标跟踪系统

移动机器人武器是现代高科技在战争中的具体应用,其目标跟踪系统与其它武器目标跟踪系统相比有其自身的特点和不同。本文以机器视觉为理论基础,利用小波变换对武器系统采集到的序列图像进行去噪处理,提出了复杂背景下运动目标检测和跟踪的方法,为移动机器人武器目标跟踪系统的研究和设计提供了理论依据。

运动目标视觉跟踪系统的控制特性研究

在介绍运动目标视觉跟踪系统结构的基础上,分析了国内外运动目标视觉跟踪系统的技术发展,研究了运动目标视觉跟踪系统的控制特性,针对其工作稳定性差的问题,提出了两种基于先进控制的运动目标视觉跟踪系统的新方法。

基于视觉传感网络的目标跟踪系统设计

为了减小当前智能视觉跟踪系统对于背景模型的依赖,增强系统的抗干扰性,设计一种新型的基于视觉传感器网络的物体检测与跟踪系统。系统采用MeteorⅡ-Standard图像采集卡采集监控区域中的目标物体图像,通过无线传感网络对监测范围中的目标图像信息进行变换、传输、存储和处理,使用CP-132IS串口卡将图像处理数据传输给控制器,控制器基于传感网络节点反馈的目标坐标信息,对目标位置进行标定,软件设计过程中,详细分析系统实现目标跟踪的流程,主要包括目标物体检测、节点数据处理、节点间的数据通信以及控制器存储并标定目标位置四个部分,并给出系统视觉库和摄像头模块的关键程序代码。实验结果表明,所提系统具有较高的目标跟踪精度,应用价值高。

基于视觉的四旋翼无人机目标跟踪系统设计

四旋翼无人机也称四轴飞行器、四旋翼无人飞行器,是一种能垂直起降的无人飞机。它有四个螺旋桨,通过改变自身螺旋桨转速实现各种飞行动作。和固定翼无人机相比,四旋翼无人机有着很好的运动特性,可以在狭小区域垂直起降,可以在固定目标上悬停监视,同时还可以贴地飞行从而有效的躲避雷达探测。同无人直升机相比,四旋翼无人机的机械结构比较简单,由于通过平衡四个螺旋桨产生的升力来实现稳定的盘旋和精确飞行,比较容易控制。四旋翼无人机的上述特点,使得其非常适合做为在复杂的城市环境或山区下,用于对目标侦测和跟踪设备的机载平台。在这种环境下,小型四旋翼无人飞机能够垂直起降,具有"悬停和凝视"目标能力,而且还可以抵近建筑物飞行,对目标物提供精确定位,而且能依靠四个螺旋桨产生的升力进行姿态与位置控制。本文提出一种基于APM的四旋翼无人机搭载无线摄像头的目标跟踪系统。

无人艇的可见光视觉目标跟踪系统

本文研究无人艇的系统设计方法,构建了无人艇在水面上的坐标系,设计了无人艇在海面上航行过程中的运动模型,分析了运算迭代次数和无人艇航速之间的关系。提出可见光图像的预处理方法,同时利用PID算法对无人艇进行控制。

目标跟踪机器人视觉系统的设计

针对目标跟踪机器人,设计完成了一套视觉系统,该系统采用高灵敏线阵CCD传感器,以DSP芯片TMS320F2812作为图象处理器,能迅速采集现场信息,具有跟踪特征物体的功能。

旋翼无人机视觉跟踪系统

设计实现了一种基于PC104计算平台的旋翼无人机自动目标跟踪系统。该系统由机载视觉子系统、地面站子系统、无线通信子系统3个部分组成,构建了完整的空地、人机交互环路。采用基于背景权重的Mean Shift目标跟踪算法,能够有效减小复杂环境背景对目标跟踪的影响,可靠性高且算法复杂度低。在室内外环境下进行的实验测试结果表明:系统在目标跟踪过程中即使遇到相似目标干扰或大面积遮挡,仍能够准确地自动跟踪目标,利用目标在图像中的位置主动引导数字云台与其保持相同运动方向,使目标尽可能处于相机中心视场范围内,验证了系统的可靠性和实时性。

基于双目视觉的运动目标实时跟踪系统

由于传统目标实时跟踪系统具有一定的单一性,在运动目标的实时跟踪方面存在一定的缺陷,本文提出基于双目视觉的运动目标实时跟踪系统。系统硬件采用CCD工业镜头,与测量摄像机共同实现图像的采集工作,实现模拟图像信号的实时转换。在软件的设计方面:首先,快速定位运动目标图像的坐标,求解运动目标像素重心;根据目标的实际运动状况,设计图像采集与预处理模块,通过滤波器过滤图像,并转换图像的RGB空间颜色;最后,结合双目视觉的特征与优势,设计运动目标实时跟踪算法。结果表明,与传统跟踪系统相比,该系统的运行时间与速度方面均具有较大的优势。

双目视觉系统实现羽毛球实时跟踪

利用双目视觉系统实现三维空间中羽毛球的实时跟踪。主要从双目图像获取、双目标定、图像校正、立体匹配等方面对双目进行探究,以识别运动中的羽毛球为导向,实现对运动中的羽毛球进行实时跟踪定位。为增加系统稳定性,采用背景减除算法和Camshift算法相结合的方法实现羽毛球在较为复杂背景的跟踪监测,再通过双目获得目标羽毛球的位置信息,再将羽毛球的位置实时反馈给机器人运动控制系统。通过不断测试,实现了羽毛球在飞行过程中的跟踪检测和轨迹三维信息的计算,并且定位误差在±10 mm范围内,实现对羽毛球的实时跟踪定位。

嵌入式运动目标跟踪系统设计

通过借鉴嵌入式系统在信号处理、电子技术和计算机等领域的成功应用经验,在分析机器视觉系统特点的基础上,将机器视觉和嵌入式技术相结合,设计一种基于嵌入式处理器S3C2410的目标跟踪系统。介绍了系统工作原理和特点,给出了系统硬件结构图和软件流程,并以智能小车为例进行了目标的识别与跟踪。

基于BF533的网络视觉跟踪监控系统

随着数字图像算法和网络技术的发展,智能化和网络化已成为视觉监控的发展方向。针对网络智能视觉监控的需求,设计了基于BF533的嵌入式监控系统。采用了μC/OS-Ⅱ实时操作系统,使用差分算法和边缘跟踪算法作为核心算法。提供了网络接口并移植了TCP/IP协议,可以通过局域网向PC主机实时传送BMP图片和运动目标的位置等信息,并能提供Internet用户的实时图片浏览服务。系统能良好地跟踪运动目标并传送图片。

基于边缘增强模板匹配的PTZ主动目标跟踪系统

为实现对运动目标的动态跟踪,设计了基于PTZ摄像机的主动实时跟踪系统,实现对高关注度目标进行持续跟踪。该系统采用背景建模方法检测当前视野中的运动目标并进行跟踪,针对感兴趣目标采用基于边缘增强模板匹配(EETM)方法进行主动跟踪,并提出了一种简单有效的PTZ摄像机控制方法。采用海康威视球机进行测试,测试结果表明:该系统利用低成本PTZ摄像机可以实现对静态场景和动态场景中目标的检测和跟踪,对感兴趣目标进行主动跟踪,PTZ摄像机控制平稳,能够满足实时性的要求。

基于自适应非参数统计模型的彩色目标跟踪算法研究

针对复杂环境条件下的视觉跟踪问题,提出一种基于自适应非参数统计模型的彩色目标跟踪算法。利用目标和背景之间的强度差别,基于自适应核密度估计模型对运动目标进行了非参数统计建模。为了实现具有较大范围运动目标的跟踪,在充分考虑目标和背景之间的相关性前提下,采用目标特征统计的背景加权直方图对搜索区域进行了扩大。为了提高对环境变化的适应能力,根据目标和环境的变化自适应更新目标特征分布模型。通过对实际图像序列的实验,结果表明该算法能够有效跟踪运动目标,并且平均迭代次数比传统方法减少了37.28%。

视觉浇注系统钢水目标定位方法研究

铸件浇注时造型机制造砂型推型到浇包口下方,浇包塞杆向上运动浇注开始,当浇口杯内钢水注满时,浇包塞杆向下运动浇注停止,造型机将注好钢水的砂型向前移动将下一个空砂型继续推型到浇包下方。因此浇注过程中实时浇注图像的定位与跟踪是视觉浇注系统的关键问题,为此本文提出利用Cam Shift算法动态跟踪定位浇注液柱与浇口杯内图像。实验结果表明在动态浇注过程中,Cam Shift算法对于动态目标的跟踪效果更好,更有利于图像的叠加与后续浇口杯液位识别。

基于相关滤波器的嵌入式动态目标跟踪系统设计

针对空间非合作运动目标监控,提出了一种基于嵌入式技术的动态目标实时检测与跟踪方法,并完成了跟踪系统的研制设计和测试。该视觉目标跟踪系统以嵌入式处理器为控制器,通过相机模组获取实时视频图像,图像经过视觉检测与跟踪算法程序分析,得到目标的位置信息后,控制伺服运动系统调整相机姿态实现对动态目标跟踪。提出了基于相关滤波原理的跟踪算法,搭建了树莓派嵌入式测试系统,完成实时检测与跟踪的实验评估。实验结果表明,嵌入式处理器中检测与跟踪程序的平均运行帧率达到25FPS,伺服机构在水平360°和俯仰±60°范围内实现了对移动速度90 (°)/s的目标的实时、稳定监控与跟踪。

偏转速度实时修正的弹道跟踪系统设计

现有弹道跟踪系统的反射镜偏转速度仅由弹丸出膛速度决定,跟踪过程中不能根据目标实际位置实时修正,为了解决该问题,设计了一种可基于目标位置实时修正反射镜偏转速度的弹道跟踪系统。系统采用仰角姿态拍摄方式扩大视场范围,提出基于背景运动补偿的目标跟踪算法,根据跟踪的弹丸运动位置与反射镜偏转角度之间的关系,构建出反射镜偏转模型。实验结果表明,所设计的系统能够根据弹丸在画面中的位置实时修正反射镜偏转速度,达到了让弹丸始终处于画面中心的目标。