復(fù)雜環(huán)境下移動(dòng)機(jī)器人的動(dòng)態(tài)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤控制研究.pdf

1、隨著計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)和控制技術(shù)的發(fā)展，移動(dòng)機(jī)器人在實(shí)際環(huán)境中的應(yīng)用越來(lái)越引起人們足夠的重視。其中移動(dòng)機(jī)器人對(duì)動(dòng)態(tài)目標(biāo)的檢測(cè)和跟蹤是其智能化一個(gè)重要的表現(xiàn)，該技術(shù)在智能化技術(shù)、視頻監(jiān)控等領(lǐng)域具有廣闊的發(fā)展前景。對(duì)于移動(dòng)機(jī)器人的動(dòng)態(tài)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤的研究已經(jīng)成為了一個(gè)熱門課題，如何依靠移動(dòng)機(jī)器人實(shí)現(xiàn)對(duì)動(dòng)態(tài)目標(biāo)的檢測(cè)與跟蹤，是一項(xiàng)挑戰(zhàn)性的研究工作。本文主要研究?jī)?nèi)容如下：
　　首先，在動(dòng)態(tài)目標(biāo)檢測(cè)方面，結(jié)合幀間差分法、背景相減法、混合高斯背景

2、模型三者，提出Kim算法。利用混合高斯背景模型對(duì)背景圖像迭代建模，提取新的背景圖像。幀間差分法和背景差分法分別提取的目標(biāo)運(yùn)動(dòng)區(qū)域相與，形態(tài)學(xué)濾波，連通性檢查等步驟，最終完成目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)區(qū)域提取。Kim算法可以實(shí)時(shí)地更新背景，提高分割目標(biāo)區(qū)域的準(zhǔn)確性，背景圖像輪廓清晰，在部分遮擋、光線變化、目標(biāo)顏色與背景其他物體顏色相似的復(fù)雜背景下，容易檢測(cè)出目標(biāo)。最后，采用實(shí)驗(yàn)仿真，對(duì)比幀間差分法、背景差分法以及Kim算法背景效果圖。
　　其次，在

3、動(dòng)態(tài)目標(biāo)跟蹤方面，首先分析目前對(duì)動(dòng)態(tài)目標(biāo)跟蹤的基本方法、以及各自的優(yōu)缺點(diǎn)，然后提出一種基于改進(jìn)Camshift算法的動(dòng)態(tài)目標(biāo)跟蹤方法。在輸入視頻序列圖像中，動(dòng)態(tài)目標(biāo)快速移動(dòng)時(shí)，設(shè)置較小的幀間時(shí)間間隔，在此時(shí)間間隔內(nèi)，連續(xù)兩幀圖像中的動(dòng)態(tài)目標(biāo)的形態(tài)差異較小，目標(biāo)位移較小，就可以近似認(rèn)為目標(biāo)分別在直角坐標(biāo)軸方向上勻加速直線運(yùn)動(dòng)，通過(guò)加速度位移方程對(duì)動(dòng)態(tài)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)軌跡進(jìn)行預(yù)測(cè)，減少移動(dòng)窗口的搜索次數(shù)，自適應(yīng)調(diào)整搜索窗口的大小和位置。最后采用實(shí)