为了解决移动机器人快速精准检测和跟踪目标的问题,提出一种基于目标颜色和目标形状的自主跟踪目标的算法,该算法在TLD(tracking-learning-detection)框架下,用KCF(核相关滤波器)算法在TLD(tracking-learning-detection)框架下替换的跟...为了解决移动机器人快速精准检测和跟踪目标的问题,提出一种基于目标颜色和目标形状的自主跟踪目标的算法,该算法在TLD(tracking-learning-detection)框架下,用KCF(核相关滤波器)算法在TLD(tracking-learning-detection)框架下替换的跟踪器,并采用HOG(Histogram of Gradient)特征和CN(Color Names)颜色特征的目标识别方法,让HOG特征与CN颜色特征相互补充,并在该算法的基础上设计了一款基于视觉目标跟踪的全向轮移动机器人。实验结果表明,该目标跟踪算法具有较好的实时性、精准度和鲁棒性,提升机器人在遮挡处理和目标丢失等情况的鉴别能力。采用该视觉目标跟踪的机器人的目标跟踪精度可以达到91.5%,跟踪成功率达到71.2%。展开更多
文摘为了解决移动机器人快速精准检测和跟踪目标的问题,提出一种基于目标颜色和目标形状的自主跟踪目标的算法,该算法在TLD(tracking-learning-detection)框架下,用KCF(核相关滤波器)算法在TLD(tracking-learning-detection)框架下替换的跟踪器,并采用HOG(Histogram of Gradient)特征和CN(Color Names)颜色特征的目标识别方法,让HOG特征与CN颜色特征相互补充,并在该算法的基础上设计了一款基于视觉目标跟踪的全向轮移动机器人。实验结果表明,该目标跟踪算法具有较好的实时性、精准度和鲁棒性,提升机器人在遮挡处理和目标丢失等情况的鉴别能力。采用该视觉目标跟踪的机器人的目标跟踪精度可以达到91.5%,跟踪成功率达到71.2%。
