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基于特征点密度峰值的视觉伺服目标选择方法 被引量:2
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作者 朱宏辉 王嘉豪 朱轶 《计算机工程与设计》 北大核心 2021年第8期2350-2357,共8页
为避免机器人视觉伺服过程中因无法进行目标选择而导致视觉伺服失败的问题,提出一种基于特征点密度峰值的视觉伺服目标选择方法。采用(oriented fast and rotated brief,ORB)特征点检测与匹配算法识别视场中所有的目标物体,利用PROSAC... 为避免机器人视觉伺服过程中因无法进行目标选择而导致视觉伺服失败的问题,提出一种基于特征点密度峰值的视觉伺服目标选择方法。采用(oriented fast and rotated brief,ORB)特征点检测与匹配算法识别视场中所有的目标物体,利用PROSAC算法剔除误匹配点,通过引入特征点密度峰值聚类算法分离图像中不同目标物体的特征点,提出基于位置优先决策方法选择最佳视觉伺服目标。实验结果表明,通过该方法机器人能够在多个相同目标物体中选择一个最佳视觉伺服目标,有效解决了移动机器人视觉伺服中出现的目标选择问题。 展开更多
关键词 视觉伺服 特征匹配 特征点密度峰值 多目标 目标选择
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