面向工業(yè)自動(dòng)流水線應(yīng)用的視覺跟蹤算法的研究.pdf

1、視覺跟蹤在工業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域中的應(yīng)用已經(jīng)取得了很多成果,主要集中在汽車、工程機(jī)械、電子、焊接等行業(yè)。本文選擇工業(yè)環(huán)境下傳送帶上的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)為主要研究對(duì)象,實(shí)現(xiàn)了一套視覺跟蹤框架:首先利用基于混合高斯模型的背景差分法對(duì)目標(biāo)檢測(cè),然后利用基于輪廓特征的目標(biāo)識(shí)別算法對(duì)目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別,最后用結(jié)合卡爾曼濾波的均值飄移跟蹤算法和基于改進(jìn)的Camshift跟蹤算法分別對(duì)目標(biāo)進(jìn)行跟蹤。本文的主要內(nèi)容為:
　　(1)對(duì)現(xiàn)有工業(yè)流水線中的三種常用目標(biāo)檢測(cè)算法進(jìn)

2、行了研究并比較,提出了基于混合高斯模型的背景差分檢測(cè)算法。實(shí)驗(yàn)證明該算法在背景變化的工業(yè)生產(chǎn)線場(chǎng)合具有較好的檢測(cè)性能。
　　(2)由于很難用周長(zhǎng)、面積、角度、直徑等幾何常量描述目標(biāo)在平面視覺圖像中的特征,本文提出了基于輪廓特征的目標(biāo)識(shí)別算法,該算法可以用于任意形狀的目標(biāo)識(shí)別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果得出,基于輪廓特征的識(shí)別算法具有很好的識(shí)別準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性。
　　(3)針對(duì)傳送帶上的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)被完全遮擋時(shí),均值飄移算法容易跟丟目標(biāo)的問題,提出了

3、結(jié)合卡爾曼濾波的均值飄移跟蹤算法。并對(duì)遮擋進(jìn)行了判斷和處理,利用均值飄移算法得到的當(dāng)前幀觀測(cè)值和卡爾曼濾波器對(duì)跟蹤目標(biāo)位置的估計(jì)值之間的殘差來判斷遮擋程度。對(duì)于只依賴目標(biāo)顏色信息進(jìn)行跟蹤的Camshift算法容易受同色干擾而造成跟蹤目標(biāo)丟失的問題,利用基于混合高斯背景建模對(duì)同色干擾問題進(jìn)行處理。為了提高算法抗遮擋能力,同時(shí)也運(yùn)用了卡爾曼濾波修正運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的位置。
　　實(shí)驗(yàn)表明,結(jié)合卡爾曼濾波的均值飄移跟蹤算法和基于改進(jìn)的Camshi