目标识别追踪算法系统设计及分析

通过植入到机器人控制单元,帮助机器人在感知环境的前提下更好的识别和追踪目标,本文研究设计了一种基于本地数据采集处理的目标识别追踪算法系统,通过对本地和云端两个方案测试验证设计系统在综合性能的优越性,主要解决室外机器人在实际场景中识别目标出现的高延迟、不稳定等问题。

OpenMV视觉模块的滚球目标识别与追踪系统研究

基于OpenMV微型机器视觉模块,以云台为载体,使用Micro Python语言对滚球目标识别与追踪算法进行研究。通过摄像头获取实时图像,在对图形进行预处理后利用形状识别和边缘检测算法完成目标识别与追踪,并通过串口将滚球中心位置坐标输出。

基于深度学习的机器人目标识别实验教学设计与改革

设计了一个自追踪摄像头云台控制机器人实验。文章从人体的检测定位及云台控制方面阐述了系统的设计思路,利用机器视觉技术得到了人体目标在视角中的坐标,又对舵机进行了目标控制。追踪目标的过程最终以Mobile Net-SSD网络模型为基础,通过深度可分离的整合设计,改善了现有整合网络的复杂参数问题,从而优化了网络结构。后期将引导学生从改进本实验模型结构和图像预处理等方面提高最终算法的检测速度、检测准确率、识别准确率等。该实验设计涉及学科较为综合,功能扩展性好,实用性强,是机器人教学、机器学习实践与嵌入式系统相融合的创新实验项目。

高光谱侦察技术特点及其对地面军事目标威胁分析

介绍了高光谱成像探测的原理和特点。给出了国外高光谱侦察技术的发展现状、主要计划项目和趋势。讨论了高光谱侦察技术在战场情报侦察、伪装隐身目标探测,以及机动目标追踪识别等对地面军事目标的侦察威胁。

视觉变形测量方法及应用研究

针对现有视觉测量中监测距离较短、自动化程度不高等缺点,提出基于形状的目标识别、综合边缘和区域目标提取的视觉变形测量方法,设计了一款适用于该方法的监测标志以及与之相适应的变形计算算法。利用单反相机等普通数码相机开展相关实验,采用连续拍摄平滑及匹配校正技术,削弱由于受相机反光板和快门机械运动、环境等因素的影响而引起的测量误差。利用VS2015与QT编程平台及C++编程语言开发视觉变形监测软件,并进行长期监测实验,验证了基于视觉测量的变形监测方法的可行性、有效性以及监测精度。