基于均值漂移和模糊控制的主動(dòng)視覺系統(tǒng).pdf

1、主動(dòng)視覺跟蹤模擬人類的視覺感知活動(dòng)，可實(shí)現(xiàn)對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的大范圍連續(xù)穩(wěn)定跟蹤，具有一定的靈活性和智能性。在民用、軍事領(lǐng)域有著廣泛應(yīng)用，例如智能監(jiān)控、紅外成像制導(dǎo)等。
　　為提高主動(dòng)視覺系統(tǒng)中目標(biāo)跟蹤的魯棒性和轉(zhuǎn)臺(tái)隨動(dòng)的實(shí)時(shí)性，本文以固高公司的PT轉(zhuǎn)臺(tái)作為研究對(duì)象，分別設(shè)計(jì)目標(biāo)跟蹤算法、轉(zhuǎn)臺(tái)控制算法及控制軟件平臺(tái)。本文主要研究?jī)?nèi)容如下：
　　首先，闡述了本文的研究背景及意義，對(duì)主動(dòng)視覺系統(tǒng)、視覺跟蹤、轉(zhuǎn)臺(tái)及轉(zhuǎn)臺(tái)控制的國內(nèi)外發(fā)展研究

2、現(xiàn)狀進(jìn)行了總結(jié)。詳細(xì)說明了本文所用主動(dòng)視覺系統(tǒng)的硬件平臺(tái)，介紹了基于Mean Shift方法的視覺跟蹤理論。
　　其次，在視覺目標(biāo)跟蹤方面，在Mean Shift視覺目標(biāo)跟蹤算法的框架內(nèi)，分別使用HSV顏色直方圖和LBP直方圖作為目標(biāo)模板，動(dòng)態(tài)加權(quán)各自跟蹤結(jié)果，提高了算法的魯棒性；通過加權(quán)目標(biāo)初始幀模板、快變模板、慢變模板進(jìn)行模板更新，提高了目標(biāo)在大范圍運(yùn)動(dòng)時(shí)目標(biāo)模板適應(yīng)場(chǎng)景光照強(qiáng)度變化的穩(wěn)定性；通過引入卡爾曼濾波算法，解決了目標(biāo)

3、在短時(shí)遮擋時(shí)跟蹤框迅速漂移偏離目標(biāo)的情況。在光照強(qiáng)度變化及目標(biāo)短時(shí)遮擋實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景下，與經(jīng)典Mean Shift算法的對(duì)比實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，以上跟蹤算法很好的完成了目標(biāo)在光照?qǐng)鼍皬?qiáng)度變化及目標(biāo)短時(shí)遮擋時(shí)的跟蹤任務(wù)。
　　再次，在轉(zhuǎn)臺(tái)運(yùn)動(dòng)控制方面，分析了系統(tǒng)的輸入輸出，介紹了PID控制、模糊控制的基本原理，實(shí)現(xiàn)了基于轉(zhuǎn)臺(tái)的PD控制，設(shè)計(jì)了二維模糊控制器，實(shí)現(xiàn)了轉(zhuǎn)臺(tái)的模糊控制?；诒疚闹鲃?dòng)視覺系統(tǒng)，在VC++6.0環(huán)境下開發(fā)控制軟件平臺(tái)，將視