[发明专利]复杂工业环境中的巡检机器人系统及多人脸动态跟踪方法有效
申请号: | 201310360920.X | 申请日: | 2013-08-19 |
公开(公告)号: | CN103455822B | 公开(公告)日: | 2016-10-19 |
发明(设计)人: | 袁明新;江亚峰;申燚;张鹏;赵荣;丁前闯;孙健 | 申请(专利权)人: | 江苏科技大学 |
主分类号: | G06K9/62 | 分类号: | G06K9/62;G06T7/20;G05D1/02 |
代理公司: | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人: | 楼高潮 |
地址: | 212003*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | 本发明公开了一种复杂工业环境中的巡检机器人系统及多人脸动态跟踪方法。所述机器人系统由智能巡检机器人、电磁导航线路和监控中心组成。所述方法如下:平板接收天线与无线影音传送接收器相连,通过安装在监控主机PCI插槽内的图像采集卡,将视频信号送入监控主机。多人脸动态跟踪方法主要通过联合AdaBoost算法、Camshift算法和卡尔曼滤波来实现多人脸的自动跟踪,即首先基于AdaBoost算法进行视频图像中人脸区域的检测,实现搜索窗口的初始化;然后基于Camshift算法进行多人脸的跟踪,并结合卡尔曼滤波对人脸运动目标进行预测。本发明提高跟踪稳定性和精确性,尤其克服多人脸重叠时的目标丢失问题。 | ||
搜索关键词: | 复杂 工业 环境 中的 巡检 机器人 系统 多人脸 动态 跟踪 方法 | ||
【主权项】:
一种复杂工业环境中的巡检机器人系统的多人脸动态跟踪方法,所述方法基于的系统由智能巡检机器人、电磁导航线路和监控中心组成;其中智能巡检机器人包括微处理器(1)、左轮直流电机驱动器(2)、左轮直流电机(3)、左轮(4)、右轮直流电机驱动器(5)、右轮直流电机(6)、右轮(7)、云台(8)、高清彩色红外摄像机(9)、无线影音传送发射器(10)、平板发送天线(11)、红外近距离检测传感器(14)、电子罗盘传感器(15)、电磁检测模块(16)和第一通信模块(17),红外近距离检测传感器(14)、电子罗盘传感器(15)和电磁检测模块(16)的输出端分别接微处理器(1)的输入端,电磁检测模块(16)用于与电磁导航线路电磁感应,微处理器(1)依次通过左轮直流电机驱动器(2)、左轮直流电机(3)驱动左轮(4)运动,微处理器(1)依次通过右轮直流电机驱动器(5)、右轮直流电机(6)驱动右轮(7)运动,微处理器(1)通过第一通信模块(17)与监控中心相互通信,装有高清彩色红外摄像机(9)的云台(8)通过RS485线与微处理器(1)通信;高清彩色红外摄像机(9)通过视频线与无线影音传送发射器(10)相连后再通过标准SMA天线接口与平板发送天线(11)相连;其中,所述智能巡检机器人还包括涡轮蜗杆减速器(12)和减速电机驱动器(13),平板发送天线(11)固定在涡轮蜗杆减速器(12)上并通过减速电机驱动器(13)与微处理器(1)相连;所述的电磁检测模块(16)由依次连接的LC选频回路(18)、TL082两级放大电路(19)和二极管整流电路(20)组成;所述电磁导航线路由20KHz方波电源和埋于路面之下的漆包线组成;所述监控中心包括监控主机(24)、图像采集卡(25)、无线影音传送接收器(26)、平板接收天线(27)、第二通信模块(28)和Zigbee转USB模块(29),平板接收天线(27)与平板发送天线(11)无线连接并依次通过无线影音传送接收器(26)、图像采集卡(25)将视频信号送入监控主机(24),第二通信模块(28)与第一通信模块(17)无线连接并通过Zigbee转USB模块(29)与监控主机(24)连接;其特征在于,所述的多人脸动态跟踪方法采用如下步骤:(1)利用高清彩色红外摄像机(9)获取现场视频图像;(2)采用基于AdaBoost算法对步骤(1)获取的现场视频图像中人脸区域检测,实现搜索窗口的自动初始化;(3)根据步骤(2)所检测的人脸区域数,分配多路跟踪器,并基于Camshift算法(30)来进行各自目标的跟踪;(4)将步骤(1)获取的现场视频图像从RGB颜色空间转到HSV颜色空间,通过较小和较大V阈值,以及较小Smin阈值进行去噪;(5)各跟踪器统计各搜索窗口中人脸肤色图像H分量的直方图,通过各直方图反向投影生成各肤色概率分布图;(6)各跟踪器计算各自搜索窗口的零阶矩、一阶矩和二阶矩,进而获得各自目标窗口的质心和方向角;(7)各跟踪器将各自搜索窗口中心移到质心,直到移动距离小于预设值,并根据零阶矩调整各自窗口大小;(8)基于卡尔曼滤波,各跟踪器进行各人脸的预测;其中,所述的基于Smin阈值的去噪采用了自适应调整方法,步骤如下:(a)基于AdaBoost算法初始化一个跟踪窗口,大小为S0,设定初始Smin阈值:Smin0,计算搜索窗口的零阶矩,得到目标窗口的大小为S1;(b)更新Smin,得到新Smin1阈值,即Smin1=Smin0×k。
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