面向工業(yè)自動流水線應用的視覺跟蹤算法的研究.pdf

1、視覺跟蹤在工業(yè)生產(chǎn)領域中的應用已經(jīng)取得了很多成果,主要集中在汽車、工程機械、電子、焊接等行業(yè)。本文選擇工業(yè)環(huán)境下傳送帶上的運動目標為主要研究對象,實現(xiàn)了一套視覺跟蹤框架:首先利用基于混合高斯模型的背景差分法對目標檢測,然后利用基于輪廓特征的目標識別算法對目標進行識別,最后用結(jié)合卡爾曼濾波的均值飄移跟蹤算法和基于改進的Camshift跟蹤算法分別對目標進行跟蹤。本文的主要內(nèi)容為:
　　(1)對現(xiàn)有工業(yè)流水線中的三種常用目標檢測算法進

2、行了研究并比較,提出了基于混合高斯模型的背景差分檢測算法。實驗證明該算法在背景變化的工業(yè)生產(chǎn)線場合具有較好的檢測性能。
　　(2)由于很難用周長、面積、角度、直徑等幾何常量描述目標在平面視覺圖像中的特征,本文提出了基于輪廓特征的目標識別算法,該算法可以用于任意形狀的目標識別。實驗結(jié)果得出,基于輪廓特征的識別算法具有很好的識別準確性和實時性。
　　(3)針對傳送帶上的運動目標被完全遮擋時,均值飄移算法容易跟丟目標的問題,提出了

3、結(jié)合卡爾曼濾波的均值飄移跟蹤算法。并對遮擋進行了判斷和處理,利用均值飄移算法得到的當前幀觀測值和卡爾曼濾波器對跟蹤目標位置的估計值之間的殘差來判斷遮擋程度。對于只依賴目標顏色信息進行跟蹤的Camshift算法容易受同色干擾而造成跟蹤目標丟失的問題,利用基于混合高斯背景建模對同色干擾問題進行處理。為了提高算法抗遮擋能力,同時也運用了卡爾曼濾波修正運動目標的位置。
　　實驗表明,結(jié)合卡爾曼濾波的均值飄移跟蹤算法和基于改進的Camshi