一种移动机器人对运动目标的检测跟踪方法 刘伟王建平张崇巍

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1、一种移动机器人对运动目标的检测跟踪方法刘伟12王建平1张崇巍1（1：合肥工业大学电气与自动化工程学院安徽合肥230009；2合肥学院：安徽合肥230106）摘要：从序列图像中有效的自动提取运动目标区域和跟踪运动目标是自主机器人运动控制的研究热点之一。本文给出了连续图像帧差分和二次帧差分改进的图像HIS差分模型，采用自适应运动目标区域检测、自适应阴影部分分割和噪声消除算法，对无背景图像条件下自动提取运动目标区域。定义了一些运动目标的特征分析和计算，通过特征匹配识别所需跟踪目标的区域。采用Kalman预报器对运动目标状态的一步预测估计和两步增量式跟踪算法，能快速平滑的

2、实现移动机器人对运动目标的跟踪驱动控制。实验结果表明该方法是有效。关键词：目标检测与识别，改进的HIS差分模型，Kalman滤波器，增量式跟踪控制策略。中图分类号:TP391.41文献标识码:AAmethodofmovingobjectdetectionandtrackingofmobilerobotLIUWei1,WANGJian-ping2(１：HefeiUniversityHefei230106；2：SchoolofElectricEngineeringandAutomation,HeifeiUniversityofTechnology,Hefei23000

3、9)Abstract：Extractingmovingobjectsfrominvideosequencesadaptivelywithoutbackgroundimagehasbeenfocusedinrobotresearchfields.AimprovedHSIimagedifferencemodelbasedonsequencesimagedifferenceandsecondimagedifferenceispresented.Moreover，aself-adaptivedivisionmethodtoextractthemovingobjectswi

4、thoutbackgroundknowledgeisadopted.Thefeatureofmovingobjectsaredefinitedandtheareaofobjectscanberecognizedthroughthefeaturemarching.Totrackthemovingobjectsquicklyandsmoothly,theforecastofmovingobjectsstateandtwo-steps-incrementtrackingalgorithmbasedonKalmanfilterareadopted.Experimental

5、resultsshowthattheproposedapproachiseffective.KeyWords:ObjectDetectionandrecognition,HSIImageDifferenceModel,KalmanFiler,IncrementControlTrackingStrategy1引言`运动目标检测和跟踪是机器人研究应用及智能视频监控中的重要关键技术，一直是备受关注的研究热点之一。在运动目标检测算法中常用方法有光流场法和图像差分法。由于光流场法的计算量大，不适合于实时性的要求。对背景图像的帧间差分法对环境变化有较强的适应性和运算简单方便的

6、特点，但帧间差分不能提出完整的运动目标，且场景中会出现大量噪声，如光线的强弱，运动目标的阴影等[1][2][3]。为此本文对移动机器人的运动目标检测和跟踪中的一些关键技术进行了研究，通过对传统帧间差分的改进，引入HSI差值模型、图像序列的连续差分运算、自适应分割算法、自适应阴影部分分割算法和图像形态学方法消除噪声斑点，在无背景图像条件下自动提取运动目标区域。引入一些运动物体的特征分析，对运动目标区域的特征值进行计算和匹配，分类识别和提取所需跟踪的运动目标区域。采用Kalman滤波器对跟踪目标的运动轨迹进行预测，建立移动机器人跟踪运动目标的两步增量式跟踪控制策略，实

7、现对目标的准确检测和平滑跟踪控制。实验结果表明该算法有效。2运动目标检测方法视觉系统的视频图像的典型输出模式为RGB。理论分析和试验结果都表明，对同一颜色属性物体，在光照光源种类、照度、物体反射特性不同条件下，测得的RGB颜色值分布很分散，3个分量互相关联变化，占据整个颜色空间的比例非常大，很难确定识别RGB的阈值范围，而且容易把并非指定颜色的物体包括进去，或漏掉应该识别的部分物体。————————————————————————―――――――――――――――――――――――――――――作者：刘伟，合肥工业大学在读博士，合肥学院助教；王建平，博士，合肥工业大学教授

8、；张崇巍，