基于双目视觉的运动目标检测跟踪与定位

为克服传统目标检测跟踪方法无法对目标准确定位,以及在复杂环境下容易受光照、阴影等因素干扰的问题,提出了基于双目视觉的目标检测跟踪与定位方法。首先使用Matlab标定工具箱和OpenCV进行摄像机标定和图像校正,然后利用基于双目视觉的背景差分法实现目标检测,结合基于Kalman滤波的改进Camshift算法实现目标跟踪,最后利用视差图得到目标三维信息,从而实现目标定位。实验结果表明,所提方法能够实时跟踪运动目标并实现目标的准确定位。     

基于双DSP的视觉跟踪控制系统设计

鉴于目前视觉跟踪系统实时性与抗干扰能力差以及控制周期长等问题,提出了一种基于TMS320DM642与TMS320F2812双DSP的视觉跟踪控制系统设计方案,并从工作原理、硬件以及软件3个方面详细介绍了系统的设计和实现方法。该设计方案通过采用六帧相邻图像差分相乘法以及DSP间的M cBSP通讯,提高了系统的实时性与抗干扰能力。实验完成了对动态背景下运动目标的检测并实现了云台摄像机对运动目标的跟踪控制,表明该系统具有实时监控与在复杂背景下实时跟踪运动目标的能力。     

动态特征块匹配的背景更新在运动检测的应用

为解决传统监控设备视场小、非智能等缺陷,结合全景成像技术和计算机视觉技术,建立无人环境下外来入侵自动检测系统,从而实现了全景监控视场下运动目标快速准确的检测及跟踪。该技术关键在于如何在复杂的动态背景下有效地提取运动目标,为此提出一种基于动态特征块匹配的自适应背景更新算法。在采用帧间差分与背景差分融合算法检测到目标的基础上,利用目标的矩信息进行跟踪,避免了全景视觉下颜色及轮廓特征缺失的弊端。根据目标的轮廓及位置提取特征块,将视频序列的每一帧图像与初始背景图像进行特征块区域的局部匹配,首先通过分析特征块图像的颜色特征,构建基于区间统计的RGB颜色直方图,提取颜色特征序列。然后通过计算序列相关性来判断该区域是否需要背景更新,从而降低对单个像素更新的冗余计算。实验表明,该更新算法具有较强的鲁棒性和可行性,能够有效提高监控系统的稳定性。     

一种复杂背景下运动目标检测与跟踪方法

为了准确快速检测和跟踪运动目标,扩大视频监控系统中摄像机的搜索和跟踪范围,在目标检测部分提出了一种将双向差分相乘法与基于仿射运动模型的匹配差分法相结合的运动目标检测方法;在目标跟踪部分改进Camshift算法,利用目标边缘轮廓信息完成对运动目标的跟踪,最后在基于BF533的网络视觉跟踪监控系统上进行了实验。结果表明,所提方法能够对运动目标进行准确检测和大角度跟踪,在单目摄像机的视频监控系统中具有较高的实用价值。     

基于图像特征的运动目标识别与伺服跟踪

本文研究了一种在室内相对复杂背景下机器人的运动目标识别与跟踪方法.基于Intel的计算机视觉库OpenCV进行图像处理与特征提取,采用图像的区域特征--图像矩作为特征信息,在有干扰的情况下,实现运动目标的形状识别和基于特征的视觉伺服跟踪控制.为提高系统性能,建立曲线拟合模型来预测运动目标的动态趋势和特征.实验结果表明,系统在不需要摄像机精确标定、背景有干扰的情况下,能够实现对运动目标进行实时稳定快速的识别和跟踪.     

基于双目视觉的目标定位系统设计

基于双目视觉原理进行目标定位可以得到目标的深度信息。本文对双目视觉关键技术中的摄像机标定和立体匹配进行深入研究,采用改进的平面标定法和基于外极线约束和灰度相关性的立体匹配算法。搭建双目视觉系统实验平台,编制目标定位程序。实验结果验证本文方法的准确性。     

图像反馈机器人视觉伺服系统理论与实验研究

对机器人视觉伺服系统的研究是机器人领域中的重要内容之一,其研究成果可应用在机器人自动避障、轨线跟踪和运动目标跟踪等问题中。本文分析了基于图像雅克比矩阵的机器人视觉伺服方法的基本原理,采用了基于图像的视觉伺服方法,直接利用图像特征来控制机器人运动,构建了自由度GRB-400工业机器人图像反馈视觉伺服系统。采用该系统进行了机器人跟踪两维平面运动目标的实验,结果验证了该方法的有效性。     

基于LPT和改进背景减算法的运动目标检测方法

生物视觉系统具有对运动目标敏感、分辨率调节迅速等特点,能准确无误地识别目标。对数极坐标变换(log polar transformation,LPT)是生物视觉的基础。对已有的传统运动目标检测算法进行了比较分析,并在仿生视觉认知模型基础上提出了一种基于对数极坐标变换和改进背景减算法的运动目标检测方法。该方法使用混合高斯背景建模,通过对对数极坐标变换后的图像进行柔和帧差法和背景建模的背景减算法,实现对运动目标的检测。通过实验分析,结果表明该方法可有效实现目标的准确快速检测定位和跟踪。     

基于双目视觉的主从式机器人主手系统设计和研究

提出了一种基于双目视觉的主从式机器人主手系统,采用双目视觉技术实时识别并跟踪手柄的运动,同时测量其空间位姿。首先通过背景差分法检测出手柄,然后用卡尔曼滤波器对手柄的位置和速度进行预测,跟踪手柄的运动。在标记点的立体匹配中采用了特征匹配和区域灰度匹配相结合的方法,并引入唯一性和顺序一致性约束来剔除伪匹配,最终测罱出手柄的实时空间位姿信息。实验结果证明系统方案是可行的。     

基于改进PID算法的机器人双目视觉跟踪系统

概述了自主研制的机器人双目视觉跟踪系统，重点描述了所设计的基于单片机的目标速度反馈PID控制算法，并通过实验检验了该视觉跟踪系统的控制性能。实验证明该系统解决了普通图像直接反馈控制方法由于非线性原因而产生控制效果差的问题，基于目标速度反馈的PID控制算法优于普通图像直接反馈的控制算法。