基于CamShift算法的足球机器人目标跟踪算法研究

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时间:2019-05-22

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1、基于CamShift算法的足球机器人目标跟踪算法研究摘要视觉系统是足球机器人感知外界信息的重要渠道,它为整个系统提供目标信息,是整个机器人系统正常运作的基础。对于足球机器人来说,通过对连续运动的足球目标位置的判定,可以决定下一步的行动策略和运动姿态。本文从机器人视觉系统的图像获取与转换、彩色图像预处理、彩色图像分割、图像识别和目标跟踪等方面,对计算机视觉处理的知识进行了详细论述。本文首先研究了目前运动物体检测的一些常用方法,包括基于帧间差分的方法、基于背景差分的方法,并介绍了霍夫圆检测方法:然后重点介绍了均值漂移算法和CamShift算法。现有的CamShift算法虽可实现

2、指定目标的连续跟踪,但直接应用在足球机器人上存在目标识别匹配时效率不高、目标误判等问题,本文的工作以上海广茂达公司的能力风暴机器人为平台,通过对CamShift算法进行深入研究,并对其进行改进,提出在搜索过程中加入轮廓匹配、根据搜索返回值确定机器人的姿态和在搜索的迭代过程中加入目标运动区域预测等改进,在足球机器人上使用取得了很好的效果。关键词:运动物体跟踪CamShift算法足球机器人Researchon0bjectTrackingAlgorithmforFootballRobotsBasedonCamShiftAlgorithmABSTRACTVisionsystemiS

3、animportantwayforfootball-robotstoobtaininformation,asthebasicsupportingsystem,itprovideslocationinformationofthetargetsforfootball-robots,real.timelocationinformationhelpsrobotsbetterdecidetheirstrategyanddirection.111isdissertationintroducesmostoftheconceptsofcomuputervisionfieldsuchasim

4、ageacquiring,colorimagepreprocessing,colorimagedividing,objectidentifyingandtracking·Firstweintroducesomecommonmethodsforobjectdetection,suchastemporaldifference,backgroundsubtractionandalgorithmsbasedonbackgroundmodel,thenwecometoHoughcircleshapeobjectsdetection,alsoweintroducetheMeanShif

5、tandCamShiflalgorithm.刀招existingCamShiflalgorithmCandetectandtrackspecifiedcolorobjectscontinously,butwhenappliedonfootball-robotsdirectly,problemssuchaslowefficiencyinmatchingandmismatcharise.Basedonthefootball—robotmadebyOrandarCo.Ltd,weimprovedtheCamShiftalgorithm.Afteraddingtargetlocat

6、ionprediction,contour-matching,robotsmotion-controlandenlargingsearchingwindow,thenewalgorithmcanovercomeenviromentcolornoiseandhasbetterrobustness.Keywords:MovingObjectTracking;CamShiflAlgorithm;Football-Robots;插图清单图2.1HSV色彩模型⋯⋯OOIOOO09OO⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯7图2.2灰度直方图示意图mOOOOOOQ⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯O

7、OOOOO⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯8图2.3(a)原始图像⋯⋯⋯⋯000gOO⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯9图2.3(b)原始图像的直方图eo·oeloo⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯9图2.3(c)二值化后的灰度图像⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯9图3.1(a)第K帧图像⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯18图3.1(b)第K+I帧⋯⋯⋯⋯OOgoI⋯⋯⋯⋯⋯OOOOOBI·g⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯18图3.1(C)帧间差分后图像⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯

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