采用改进Mean Shift算法的移动机器人行人跟踪

被引：12

作者：

王丽佳 ^{[1
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]}

贾松敏 ^{[1
]}

王爽 ^{[1
]}

李秀智 ^{[1
]}

机构：

[1] 不详

[2] 北京工业大学电子信息与控制工程学院

[3] 不详

[4] 河北工业职业技术学院信息工程与自动化系

[5] 不详

来源：

光学精密工程 | 2013年 / 09期

基金：

教育部留学回国人员科研启动基金; 北京市自然科学基金;

关键词：

移动机器人; 行人跟踪; 双层定位机制; 自适应核函数; Mean Shift算法; 射频识别器件;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP242.6 [智能机器人];

学科分类号：

081104 ;

摘要：

为了提高移动机器人目标跟踪系统在复杂环境中的跟踪性能,提出在双层定位机制下采用基于自适应核函数的Mean Shift算法实现目标跟踪。利用射频识别器件(RFID)检测携带标签的目标,实现外层粗定位并确定感兴趣区域(ROI);在内层则根据对视差图的ROI的处理结果确定初始搜索窗口,然后应用基于自适应核函数的Mean Shift算法在从立体相机获得的左图中应用基于自适应核函数的Mean Shift算法实现对目标的精确定位。自适应核函数由目标的区域特征与Epanechnikov函数相融合构成,克服了目标边缘处背景像素对目标颜色概率分布的影响。与传统的Mean Shift算法相比,所提方法在同色背景干扰下仍能准确跟踪目标。另外,RFID限定了图像搜索范围,节省了运算开支,图像处理的平均时间为62.11 ms/frame,满足实时跟踪的要求。实验结果表明,该方法可实现移动机器人在同色背景干扰、遮挡、目标快速移动等情况下的目标跟踪。

引用

页码：2364 / 2370

页数：7

共 9 条

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