昆蟲(chóng)的圖像檢測(cè)與運(yùn)動(dòng)特征分析算法研究.pdf

1、自然界存在大量的昆蟲(chóng)具有可在垂直表面自由爬行，甚至幾乎不受重力影響而倒掛的能力。研究表明，昆蟲(chóng)根據(jù)不同的外部條件能產(chǎn)生比自身重力大約100倍的吸附力。究其原因，文獻(xiàn)中多數(shù)認(rèn)為是其特有的生物形態(tài)即肢體特殊微觀結(jié)構(gòu)，及其專有的運(yùn)動(dòng)姿態(tài)決定的，如螞蟻、甲蟲(chóng)、壁虎等。其中很多動(dòng)物的肢體結(jié)構(gòu)特性決定其吸附時(shí)采用濕吸原理，產(chǎn)生相對(duì)較大的吸附力。而其步態(tài)特性按照一定規(guī)律，保證了昆蟲(chóng)在各種狀態(tài)下，使用盡可能合理的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)來(lái)完成所需的爬行任務(wù)。

2、本課題中首先構(gòu)建了實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，包括基于電機(jī)控制的旋轉(zhuǎn)臺(tái)和高速攝像分析系統(tǒng)，對(duì)被測(cè)目標(biāo)螞蟻進(jìn)行了不同狀態(tài)下的測(cè)試、拍攝，按照所設(shè)計(jì)的實(shí)驗(yàn)過(guò)程進(jìn)行分離離心實(shí)驗(yàn)，并為進(jìn)一步研究積累了大量數(shù)據(jù)。 以旋轉(zhuǎn)實(shí)驗(yàn)臺(tái)為核心，采集的電機(jī)狀態(tài)和圖像數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，利用對(duì)平臺(tái)的受力分析，可計(jì)算出螞蟻飛離旋轉(zhuǎn)臺(tái)時(shí)所產(chǎn)生的極限吸附力，為微型機(jī)器人腳部材料的選擇提供依據(jù)和測(cè)試平臺(tái)。對(duì)所拍攝的圖像進(jìn)行處理，選擇算法對(duì)目標(biāo)進(jìn)行預(yù)處理、邊緣檢測(cè)、特征提取等操作，并在分

3、析常用跟蹤方法的基礎(chǔ)上，對(duì)其運(yùn)動(dòng)規(guī)律進(jìn)行檢測(cè)，這包括幀差分法的運(yùn)動(dòng)檢測(cè)以及以卡爾曼濾波為基礎(chǔ)的目標(biāo)跟蹤。通過(guò)對(duì)底層處理算法的對(duì)比，可以選擇出適合類似應(yīng)用的高速處理流程。高層視覺(jué)算法則為后續(xù)模式研究提供依據(jù)，從圖像的角度來(lái)研究螞蟻爬行的模式規(guī)律，借鑒人類步態(tài)識(shí)別研究的成果，引入角度特征向量提取算法，提取目標(biāo)圖像的特征信息，通過(guò)對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器的訓(xùn)練，將其爬行過(guò)程識(shí)別為不同的特殊狀態(tài)模式，以確認(rèn)對(duì)其爬行姿態(tài)重要特征的提取，并運(yùn)用不變矩算法對(duì)