[发明专利]一种基于Kinect相机的智能机器人识别跟踪方法

权利要求书

1.一种基于Kinect相机的智能机器人识别跟踪方法，包括下列步骤：

(1)基于Kinect相机的三维模型的重建：通过Kinect相机获取的RGBD图像数据进行三维点云重建；

(2)三维数据库建立：提取三维点云数据的特征信息，构建三维数据库；

(3)建立神经网络模型：针对提取目标的特征选择最佳的结构，将模型分为三部分：采样层、分组层、特征提取层；

(4)实时采集图像识别：根据步骤(3)构建的模型，对实时采集到的RGBD图像进行检测识别处理，判断图像中目标区域，并给出是否正确的置信度；

(5)识别结果分析及处理：基于树莓派平台对识别结果进行分类，驱动机器人对识别目标进行跟踪；

步骤(1)中，通过Kinect相机发射红外线，利用CMOS传感器获取反射红外光，采用光编码方式获得深度图像，然后对深度数据的挖掘和滤波去噪，结合RGB彩色图像数据生成三维点云，完成三维重建；

步骤(2)中，根据提取的三维点云数据的特征集合建立三维数据库，数据库的建立直接关系到后续神经网络模型识别结果的好坏，数据集越全面多样，最终识别结果越佳；

步骤(3)中，针对提取目标的特征选择最佳的结构，将模型分为三部分：采样层、分组层、特征提取层；采样层主要任务为从稠密的点云中抽取关键中心点；分组层在抽取的中心点的某个范围内寻找近邻点组成集合；特征提取层是将集合进行卷积和池化迭代运算，最后进行分类识别操作；

步骤(4)中，根据步骤(3)构建三层模型，对机器人顶部安装的Kinect相机实时采集到的RGBD图像进行检测识别处理，对图像中所有提取区域进行判断，并给出是否正确的置信度

步骤(5)中，基于树莓派平台对识别结果进行分类，并利用步骤(4)获取到的深度信息得到机器人与目标之间的实时距离，从而驱动机器人对识别目标进行自动跟踪。