足球机器人目标识别算法的研究

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1、浙江工业大学硕士学位论文足球机器人目标识别算法的研究作者姓名:李彤斐指导教师:杨马英教授浙江工业大学信息工程学院2014年4月DissertationSubmittedtoZhejiangUniversityofTechnologyfortheDegreeofMasterRESEARCHoNoBJECTIDENTIFICATIoNFoRSoCCERRoBoTCandidate:LiTongFeiAdvisor:Pro£YangMaYingCollegeofInformationEngineerin

2、gZhejiangUniversityofTechnologyApril2014浙江工业大学学位论文原创性声明本人郑重声明:所提交的学位论文是本人在导师的指导下,独立进行研究工作所取得的研究成果。除文中已经加以标注引用的内容外,本论文不包含其他个人或集体己经发表或撰写过的研究成果,也不含为获得浙江工业大学或其它教育机构的学位证书而使用过的材料。对本文的研究作出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人承担本声明的法律责任。作者签名:静、当日期:M年f月力;日学位论文版权使用授权书本学位论

3、文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。本人授权浙江工业大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于l、保密口,在年解密后适用本授权书。2、不保密d。(请在以上相应方框内打“、/”)作者签名:唔臼5垒导师签名:枘舀袭日期:力cf年3-月>勺日日期:弘f仁年厂月、,c)日浙江工业大学硕士学位论文足球机器人目标识别算法的研究摘要

4、随着人工智能的快速发展,计算机视觉扮演着越来越重要的角色。对足球机器人而言,为了像人类足球比赛一样相互合作以及竞争,其视觉信息处理技术是各项技术的基础和关键。本文以当今主流的机器人足球锦标赛一—RoboCup类人组比赛为研究对象,主要研究足球机器人的目标识别算法。在RoboCup类人组比赛的环境中,识别目标物时会有外界的干扰,例如光照影响、图像质量的影响等。对比赛双方队员的识别是目标识别的难点。而足球机器人比赛的观赏性则对视觉信息处理算法的实时性有较高要求。因此,本文工作重点围绕着特征提取算法的精

5、度与实时性展开。论文完成的主要工作如下:为提高目标识别的针对性,本文第三章提出一种先对图像预处理,再进行特征提取的方法(MeanShift-SIFT方法),即,先由MeanShift图像分割算法提取图像主要部分,再用SIFT算法提取其中的特征点,最后用最近邻法进行特征点的匹配。通过和传统方法的比较实验,发现上述MeanShift.SIFT方法在不同的特定干扰下能保证匹配度,并提高了运算速度。SIFT算法作为特征提取算法完全可以解决“队员识别”问题,但是SIFT算法本身的实时性不高,将直接延长匹配时

6、间。所以本文第四章提出了加速特征提取的目标识别算法(PCA.SIFT算法),将主成分分析法(PCA)用于对经典SIFT算法中的128维描述子进行降维,并用最近邻法进行特征点的匹配。通过实验我们发现PCA.SIFT算法不仅提高了运算速度,匹配度也保持在较好的状态。本文对足球机器人比赛的场地可能会遇到的干扰场景作了模拟,证实了MeanShift.SIFT和PCA—SIFT两种方法对目标进行特征提取的有效性,为足球机器人比赛的决策与运动控制奠定了基础。关键词:足球机器人、尺度不变特征变换(SIFn、均值

7、漂移算法(MeanShift)、主成分分析法(PCA)、最近邻方法浙江工业大学硕士学位论文RESEARCHoNoBJECTIDENTIFICATIoNFoRSoCCERRoBoTABSTRACTWiththerapiddevelopmentofartificialintelligence,computervisionisplayinganincreasinglyimportantroleindailylife.Forthesoccerrobots,inordertocooperateandcomp

8、etelikehumans,itsvisualinformationprocessingisthekeytechnology.Inthisthesis,takingthehumanoidleagueofRoboCupcompetitionasthestudyobject,whichisthemainstreamrobotsoccercompetitionnowadays,ourresearchtargetisrecognitionalgorithmsofsoccerrobot.In

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