[发明专利]一种用于机器人跟踪目标行人的方法及系统有效
申请号: | 201910003511.1 | 申请日: | 2019-01-03 |
公开(公告)号: | CN109741369B | 公开(公告)日: | 2021-07-23 |
发明(设计)人: | 肖波;陈柯宏;王文竹 | 申请(专利权)人: | 北京邮电大学 |
主分类号: | G06T7/246 | 分类号: | G06T7/246;G06K9/00;G06K9/62;G05D1/12 |
代理公司: | 北京挺立专利事务所(普通合伙) 11265 | 代理人: | 叶树明 |
地址: | 100876 *** | 国省代码: | 北京;11 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 用于 机器人 跟踪 目标 行人 方法 系统 | ||
1.一种用于机器人跟踪目标行人的方法,其特征在于,包括如下步骤:
步骤一、输入预处理:
将输入的高分辨率的图像调整为低分辨的图像,裁剪出图像的中心区域,作为目标行人检测算法的输入;
步骤二、目标行人检测,包括:
对于输入的第一帧图像,如果未检测到行人,则忽略当前帧,将下一帧作为第一帧,依次类推,直至检测到行人,此时使用目标行人检测方法,获得多个行人候选框,筛选出图像最中心区域的框作为跟踪目标,同时保存跟踪目标的信息,并对跟踪目标进行建模;
对于非第一帧图像,如果能检测到行人,当行人数量不是单一时,会有多个候选框,此时将候选框信息进行目标模型的判别;
其中,当相似度大于阈值时,则认为是目标模型;当有多个候选框大于阈值,则选择相似度最高的候选框作为目标框,保存和输出当前目标框的信息,发送检测成功的指令;若均为非目标模型或不能检测到行人,发送检测失败的指令;
步骤三、目标行人跟踪,包括:
当接收到检测成功的指令时,将检测成功的目标框作为目标跟踪算法的初始化输入框进行跟踪算法的初始化;
若接收到检测失败的指令,则根据上一帧跟踪算法初始化的模型,进行目标跟踪,跟踪成功则输出目标框的信息,跟踪失败则进入等待模式,等待后续帧的检测再次检测到目标;
步骤四、机器人指令控制:
机器人指令根据输出的目标框进行控制,因为输出的目标框具有较好的尺度变换,机器人的指令根据目标框的大小和方位进行控制。
2.根据权利要求1所述的一种用于机器人跟踪目标行人的方法,其特征在于,所述建模采用颜色直方图相似度比较的方法;采用彩色和灰度直方图对目标行人进行建模,将获得的候选框的HSV直方图和Gray直方图与目标行人的直方图特征进行相关性比较,若大于阈值,则认为是目标模型,若小于阈值,则认为非目标模型。
3.根据权利要求1所述的一种用于机器人跟踪目标行人的方法,其特征在于,所述保存跟踪目标的信息包括:颜色直方图信息。
4.一种用于机器人跟踪目标行人的系统,用于实现权利 要求1所述的一种用于机器人跟踪目标行人的方法,其特征在于,包括:机器人、手机主板、单目摄像头以及液晶显示屏;所述单目摄像头用于图像的输入,并安装在所述机器人外部,所述手机主板用于处理单目摄像头采集的图像输入,所述机器人具有驱动万向轮,使得主板可以控制机器人各个方向的运动轨迹;所述液晶显示屏用于查看实际的跟踪效果;
所述手机主板设置有:输入预处理单元、目标行人检测单元、目标行人跟踪单元以及机器人控制单元;所述输入预处理单元:用于将单目摄像头的高分辨视频图像等比例转化为低分辨图像;内嵌有使用行人图像训练完成的SVM,能够提取HOG特征,使用SVM算法进行目标检测;所述HOG特征为方向梯度直方图的简称;所述目标行人跟踪单元采用了HOG+CN特征的多尺度KCF跟踪算法;所述机器人控制单元用于控制机器人的移动方向,根据算法跟踪输出的目标框与上一帧保存的目标框进行比较,如果比值大于前进阈值,则控制机器人前进,如果比值小于后退阈值则控制机器人后退;如果目标框中心点的水平坐标偏离图像中心,则控制机器人运动轮向偏离方向转向。
5.根据权利要求4所述的一种用于机器人跟踪目标行人的系统,其特征在于,所述机器人采用安卓机器人;所述手机主板采用安卓的手机主板。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于北京邮电大学,未经北京邮电大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201910003511.1/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇:基于结构化数据模型的分布式目标跟踪方法
- 下一篇:一种目标跟踪方法和装置