移动条件下特定目标快速识别算法的分析

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1、华_比电力人学硕位沦丈竿_吝己l省二刁〕‘4二Jl杯l课题的研究背景，来源和意义随着多媒体技术、计算机技术和网络技术的飞速发展，各行各业对图像的使用越来越广泛，图像信息资源的管理和处理也显得日益重要。在这样的大背景下，对图像的处理和分析越来越多，越来越深入，应用也越来越广泛。比如卫星云图分析对天气预报的预测l‘l[z】，车牌识别系统对车辆的自动化管理[s]，指纹识别系统对传统个人身份认证的逐次颠覆t’1，以至到机器人视觉对路面信息的路径规划[s]，对障碍物的自动避让，视觉定位l0]，机器人外空间探

2、测等都体现出图像处理的重要性。视觉是人类最重要的感觉功能，也是获取客观世界信息最重要的途径。视觉过程要完成极其复杂的信息处理任务，这是其它任何一种生物感触功能都无法完成的。视觉要对场景中的图像进行加工处理，最终达到对场景的理解和感知，产生对观察者有意义的描述。伴随着科学技术的不断发展，一系列高新器材包括显微镜和望远镜的发明使人类涉及的领域越来越广泛，尤其是计算机诞生以后，人类的认知范围更得到了极大的拓展，从微观世界到宇宙天体、细胞的识别到天体的发现等，都体现出识别的巨大作用。在这个阶段，应用计算机

3、帮助人类分析自然环境中的事物成为了主流图像处理手段，计算机视觉理论[71应运而生。计算机视觉是一门新兴的发展迅速的前沿学科，与计算机科学与工程、信号处理、物理学、应用数学和统计学、神经生理学和认知科学等学科有密切联系。它始于60年代，发展于80年代，80年代以来，计算机视觉的研究己经经历了从实验室走向实际应用，从简单二值图像处理到高分辨率多灰度图像处理，从一般的二维信息处理到三维视觉机理的发展阶段，其模型和算法的研究都取得了很大的进展。随着计算机技术、数字图像处理技术和高性能相机制造技术的发展，计

4、算机视觉的应用领域已迅速拓宽，在交通监控、天文观测、工业检测、医学研究、军事侦查、导航制导、机器人等众多领域都有了广泛的应用。利用计算机视觉技术弥补和取代传统的激光、超声、雷达、红外、温度电荷传感、碰撞压力检测等检测技术来获取和理解外部世界信息，已经成为当前研究的热点和趋势降“J。机器人视觉是指用计算机来实现人的视觉功能，也就是用计算机来实现对客观的三维世界的识别。它主要研究用计算机来模拟人的视觉功能，从客观事物的图像中提取信息，进行处理并加以理解，最终用于实际检测、测量和控制。机器人视觉与计算机

5、视觉有很多的相似之处，两者的基本理论框架、底层理论、算法等是相似l华比电力人」学硕卜学位L仑走的，fll-i}t钟一机视觉‘。机器人视觉研究的最终日的小同:前’者_L要研究视觉检验，精度要求高，速度不是主要考虑的问题;而机器人视觉主要研究在视觉引导下机器人对环境的作用，有实时性的要求。因此机器人视觉研究存在更多的困难。目前的机器人视觉存在以下一些问题:1.如何准确、高速(实时)地识别出目标。2.如何有效地构造和组织出可靠的识别算法，并且顺利地实现。这期待着高速的阵列处理单元，以及算法的新突破，这样

6、就可以用极少的计算量高度的并行实现功能。3.实时性是一个难以解决的重要问题。图像采集速度较低以及图像处理需要较长时间给系统带来明显的时滞，此外视觉信息的引入也明显增大了系统的计算量，例如计算图像雅可比矩阵、估计深度信息等等。图像处理速度是影响视觉系统实时性的主要瓶颈之一。4.稳定性是所有控制系统首先考虑的问题，对于视觉控制系统，无论是基于位置、基于图像或者混合的视觉伺服方法都面临着如下问题:当初始点远离目标点时，如何保证系统的稳定性，即增大稳定区域和保证全局收敛;为了避免伺服失败，如何保证特征点始

7、终处在视场内。目标识别一直是机器视觉领域的热点和难点，实时的目标识别在智能视频监控、机器人导航等发挥着重要的作用。利用机器人对一些比如核电站等人类无法接近的地区和环境进行监控和检查，实时特定目标的识别就显得非常重要。现在国内外在识别领域比较成熟的是人脸检测〔‘2】、步态检测【‘31、车辆检测“41等，但对于实际应用环境中的任意特定目标检测并没有特别成熟的方法，尤其是对于形状和颜色没有显著特征的目标，在检测精度和速度上还无法达到较好的平衡。目标识别领域的方法有很多，主要有主特征提取法(PCA)、QR

8、分解法、基于高斯混合模型方法、支持向量机法等。但还没有找到一种通用的方法，尤其在背景移动和目标复杂的情况下，因此对移动条件下复杂目标的识别的研究是很有意义的，它是未来机器人实现特定环境下的目标识别与检测的重要理论和实践基础。本课题来源于华北电力大学大学智能机器人研究所的国家自然科学基金和哈尔滨市科学研究基金项目，实现机器人在核电站环境下的巡检以及故障检测。本文主要做基于视觉的前期理论工作，着重分析在移动条件下对特定目标的快速准确识别，在对现有的具有代表性的流行算法进行总结的基础上做