專利名稱：自主林業(yè)機(jī)器人目標(biāo)跟蹤方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及 一種機(jī)器人目標(biāo)跟蹤技術(shù)，尤其涉及一種自主林業(yè)機(jī)器人目標(biāo)跟蹤方法。
背景技術(shù)：
自主作業(yè)型林業(yè)機(jī)器人屬于特種機(jī)器人的一種，其研究日益引人注目，這主要是 由于林區(qū)這個特定的環(huán)境所決定的。自主林業(yè)機(jī)器人在作業(yè)過程中希望作業(yè)目標(biāo)始終位于 林業(yè)機(jī)器人視覺系統(tǒng)的圖像中心位置或附近區(qū)域。由于目標(biāo)和林業(yè)機(jī)器人都可能出于運(yùn) 動狀態(tài)，所與林業(yè)機(jī)器人作業(yè)目標(biāo)相對機(jī)器人而言處于運(yùn)動狀態(tài)，并且作業(yè)目標(biāo)的形狀大 小都不確定，為了保證作業(yè)目標(biāo)始終位于林業(yè)機(jī)器人視覺系統(tǒng)的圖像中心位置或者附近區(qū) 域，需要實時檢測運(yùn)動目標(biāo)，計算目標(biāo)的中心坐標(biāo)，并根據(jù)目標(biāo)中心坐標(biāo)與圖像中心位置的 差別實時調(diào)整云臺的方向和角度?，F(xiàn)有技術(shù)中，由于檢測的目標(biāo)具有不確定性，尤其當(dāng)運(yùn)動的目標(biāo)較復(fù)雜，不易于進(jìn) 行圖像顏色，形狀的描述時，目標(biāo)在圖像視頻序列中的實時檢測則有一定困難；同時云臺的 實時自適應(yīng)控制算法鮮見報道。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的是提供一種能使自主林業(yè)機(jī)器人在作業(yè)過程中，始終使作業(yè)目標(biāo)位 于林業(yè)機(jī)器人視覺系統(tǒng)的圖像中心位置或附近區(qū)域的自主林業(yè)機(jī)器人目標(biāo)跟蹤方法。本發(fā)明的目的是通過以下技術(shù)方案實現(xiàn)的本發(fā)明的自主林業(yè)機(jī)器人目標(biāo)跟蹤方法，該方法應(yīng)用于包括計算機(jī)視覺、數(shù)字控 制云臺和中央控制計算機(jī)的自主林業(yè)機(jī)器人的目標(biāo)跟蹤，包括運(yùn)動目標(biāo)檢測部分和云臺實 時運(yùn)動控制部分；所述的運(yùn)動目標(biāo)檢測部分包括圖像預(yù)處理模塊、多幀差分法的運(yùn)動信息獲取模 塊、運(yùn)動目標(biāo)判別模塊、目標(biāo)中心坐標(biāo)計算模塊；所述圖像預(yù)處理用于對多幀圖像進(jìn)行圖像濾波、圖像灰度化和圖像分段線性分段 變換；所述多幀差分法的運(yùn)動信息獲取模塊首先對所有圖像進(jìn)行兩兩差分，并對每一差 分圖像進(jìn)行圖像分割，然后對分割后的差分圖像進(jìn)行累積求和，獲得運(yùn)動目標(biāo)信息；所述運(yùn)動目標(biāo)判別模塊根據(jù)設(shè)定的閾值來判斷是否存在運(yùn)動目標(biāo)； 若存在運(yùn)動目標(biāo)，則所述目標(biāo)中心坐標(biāo)計算模塊記錄目標(biāo)的外接矩形及目標(biāo)中心 坐標(biāo)；所述云臺實時運(yùn)動控制部分控制所述目標(biāo)的中心位于圖像中心的附近區(qū)域。由上述本發(fā)明提供的技術(shù)方案可以看出，本發(fā)明實施例提供的自主林業(yè)機(jī)器人目 標(biāo)跟蹤方法，由于包括運(yùn)動目標(biāo)檢測部分和云臺實時運(yùn)動控制部分，運(yùn)動目標(biāo)檢測部分檢 測運(yùn)動目標(biāo)信息，并記錄目標(biāo)的外接矩形及目標(biāo)中心坐標(biāo)；云臺實時運(yùn)動控制部分控制目標(biāo)的中心位于圖像中心的附近區(qū)域。能使自主林業(yè)機(jī)器人在作業(yè)過程中，始終使作業(yè)目標(biāo) 位于林業(yè)機(jī)器人視覺系統(tǒng)的圖像中心位置或附近區(qū)域。


為了更清楚地說明本發(fā)明實施例的技術(shù)方案，下面將對實施例描述中所需要使用 的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實施例，對于本 領(lǐng)域的普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他 附圖。圖1為本發(fā)明實施例提供的自主林業(yè)機(jī)器人目標(biāo)跟蹤任務(wù)示意圖；圖2為本發(fā)明實施例中基于計算機(jī)視覺的云臺實時控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖；圖3為本發(fā)明實施例中自主林業(yè)機(jī)器人目標(biāo)跟蹤整體流程圖；圖4為本發(fā)明實施例中運(yùn)動目標(biāo)實時檢測流程圖；圖5為本發(fā)明實施例中云臺實時運(yùn)動控制流程圖。
具體實施例方式下面結(jié)合本發(fā)明實施例中的附圖，對本發(fā)明實施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整 地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發(fā)明一部分實施例，而不是全部的實施例?；诒?發(fā)明的實施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實施 例，都屬于本發(fā)明的保護(hù)范圍。下面將結(jié)合附圖對本發(fā)明實施例作進(jìn)一步地詳細(xì)描述。本發(fā)明的自主林業(yè)機(jī)器人目標(biāo)跟蹤方法，該方法應(yīng)用于包括計算機(jī)視覺、數(shù)字控 制云臺和中央控制計算機(jī)的自主林業(yè)機(jī)器人的目標(biāo)跟蹤，其較佳的具體實施方式
是包括運(yùn)動目標(biāo)檢測部分和云臺實時運(yùn)動控制部分；所述的運(yùn)動目標(biāo)檢測部分包括圖像預(yù)處理模塊、多幀差分法的運(yùn)動信息獲取模 塊、運(yùn)動目標(biāo)判別模塊、目標(biāo)中心坐標(biāo)計算模塊；所述圖像預(yù)處理用于對多幀圖像進(jìn)行圖像濾波、圖像灰度化和圖像分段線性分段 變換；所述多幀差分法的運(yùn)動信息獲取模塊首先對所有圖像進(jìn)行兩兩差分，并對每一差 分圖像進(jìn)行圖像分割，然后對分割后的差分圖像進(jìn)行累積求和，獲得運(yùn)動目標(biāo)信息；所述運(yùn)動目標(biāo)判別模塊根據(jù)設(shè)定的閾值來判斷是否存在運(yùn)動目標(biāo)；若存在運(yùn)動目標(biāo)，則所述目標(biāo)中心坐標(biāo)計算模塊記錄目標(biāo)的外接矩形及目標(biāo)中心 坐標(biāo)；所述云臺實時運(yùn)動控制部分控制所述目標(biāo)的中心位于圖像中心的附近區(qū)域。所述多幀差分法的運(yùn)動信息獲取模塊獲得運(yùn)動目標(biāo)信息包括步驟A、圖像差分計算對視頻圖像序列以及采樣速率進(jìn)行設(shè)置，以適用于準(zhǔn)確提取不 同運(yùn)動速率的目標(biāo)；B、差分圖像的閾值分割針對每一個差分圖像進(jìn)行閾值分割，得到二值圖像；C、對所有二值圖像進(jìn)行求和，定位持續(xù)運(yùn)動的區(qū)域，得到運(yùn)動目標(biāo)邊界信息。 所述步驟A中，默認(rèn)設(shè)置為每組圖像序列η = 3幅灰度圖片，采樣速率為0. 2s。即每200ms秒采集一幀圖片，共連續(xù) 獲取3幀圖片為一組，利用3幅圖像進(jìn)行兩兩差分運(yùn) 算，得到差分圖像共= 3* (3-1)/2幅；所述步驟B中，利用最大類間方差閾值法計算得到分割閾值，具體是利用隨機(jī)閾 值將像素灰度分成兩類，這兩類灰度均值距離最遠(yuǎn)的閾值為最佳分割閾值；所述步驟C中，對于求和后的圖像，利用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的先腐蝕后膨脹的處理方法 去除噪聲和干擾點(diǎn)，獲得運(yùn)動目標(biāo)的邊界信息。所述設(shè)定的閾值為運(yùn)動目標(biāo)的面積閾值；所述目標(biāo)中心坐標(biāo)為目標(biāo)圖像的一階矩和零階矩的比值。所述云臺實時運(yùn)動控制部分根據(jù)所述目標(biāo)中心坐標(biāo)控制數(shù)字控制云臺的水平、垂 直兩個方向的角度調(diào)整度量，并構(gòu)成閉環(huán)控制系統(tǒng)。所述云臺實時運(yùn)動控制部分的控制算法包括令目標(biāo)的外接矩形水平方向長度為W，垂直方向長度為H，目標(biāo)中心坐標(biāo)為(x，y)， 圖像中心坐標(biāo)為(X(l，y(1)，數(shù)字控制云臺的調(diào)整步驟如下D、計算目標(biāo)中心與圖像中心位置差別(Δχ, Δγ), Δχ = χ0-χ, Δ y = yQ-y ；Ε、若二-成立，則目標(biāo)已經(jīng)出于圖像中心或附近區(qū)域，云臺不需要調(diào)整，轉(zhuǎn)向
步驟D ；若二 -不成立，云臺需要進(jìn)行調(diào)整，轉(zhuǎn)向步驟F ；F、若I Δχ| > δ，云臺水平方向調(diào)整角度Δ θχ = kxAX，其中^ 二^1^-11^，
當(dāng)Δ θχ>0云臺在水平方向應(yīng)該沿著逆時針方向調(diào)整，當(dāng)Δ θχ<0云臺在水平方向
應(yīng)該沿著順時針方向調(diào)整；若I > δ，云臺垂直方向調(diào)整角度Δ 0y = kyAy，其中
H
+1，當(dāng)Δ 9y>0云臺在水平方向應(yīng)該向下調(diào)整，當(dāng)Δ 9y<0云臺在水平方向
應(yīng)該向上調(diào)整；云臺水平、垂直兩個方向調(diào)整結(jié)束后轉(zhuǎn)入步驟D ；上式中，δ為設(shè)定的閾值。本發(fā)明主要用于自主林業(yè)機(jī)器人在林區(qū)作業(yè)時自動檢測目標(biāo)，并實時調(diào)整云臺的 角度，讓林業(yè)機(jī)器人的作業(yè)目標(biāo)的中心坐標(biāo)始終處于圖像中心或附近區(qū)域，屬于林業(yè)智能 裝備領(lǐng)域。本發(fā)明的自主林業(yè)機(jī)器人，包括攝像機(jī)、數(shù)字控制云臺和控制計算機(jī)等組成的基 于計算機(jī)視覺的云臺實時控制系統(tǒng)的硬件支持，包括攝像機(jī)、數(shù)字控制云臺和控制計算機(jī) 等三個部分。攝像機(jī)架設(shè)在數(shù)字控制云臺上，攝像機(jī)與監(jiān)控計算機(jī)通過ΙΕΕΕ1394接口相連 接，通過監(jiān)控計算機(jī)實時讀取攝像機(jī)獲取的圖像，并根據(jù)本法明提出的相關(guān)算法進(jìn)行圖像 處理與分析。數(shù)字控制云臺通過RS232接口與計算機(jī)連接并進(jìn)行通訊，計算機(jī)通過RS232 接口向數(shù)值控制云臺發(fā)送云臺實時姿態(tài)控制命令，云臺按照控制命令改變自身的姿態(tài)實現(xiàn) 自主林業(yè)機(jī)器人目標(biāo)跟蹤。該系統(tǒng)中硬件類型和硬件之間連接的接口并不局限于此。本發(fā)明具有以下優(yōu)點(diǎn)本發(fā)明的自主林業(yè)機(jī)器人目標(biāo)跟蹤方法不依賴于特定的硬件系統(tǒng)，使用于基于計 算機(jī)視覺的云臺實時控制系統(tǒng)，只要該系統(tǒng)包括監(jiān)控計算機(jī)、數(shù)字控制云臺和攝像機(jī)，這些硬件的具體型號和接口類型并不局限于前面描述的IEEE1394接口和RS232接口，不同類型 的接口只是驅(qū)動方法不同； 本發(fā)明中自動實時跟蹤的目標(biāo)通過運(yùn)動目標(biāo)自動檢測獲取，并不需要與目標(biāo)相關(guān) 的先驗知識，比如目標(biāo)大小形狀類型等。該發(fā)明的可以應(yīng)用于不同作業(yè)類型的自主林業(yè)機(jī) 器人； 本發(fā)明中云臺的自適應(yīng)實時控制 是一個閉環(huán)控制，控制算法能夠根據(jù)目標(biāo)位置與 圖像中心的距離自適應(yīng)調(diào)整云臺水平、垂直兩個方向角度調(diào)量的大小，在目標(biāo)位置與圖像 中心位置較大的時候，云臺方向角度調(diào)量大，在目標(biāo)位置與圖像中心位置較小的時候云臺 方向角度調(diào)量小。同時設(shè)計了一個容差余量S，并不需要目標(biāo)中心與圖像中心完全重合，只 需要目標(biāo)在圖像中心附近區(qū)域即可，這樣可以避免當(dāng)目標(biāo)已經(jīng)非常接近圖像中心時云臺還 一直處于調(diào)節(jié)狀態(tài)的情況。具體實施例，如圖1至圖5所示圖1給出的林業(yè)機(jī)器人目標(biāo)跟蹤任務(wù)示意圖反映了目標(biāo)跟蹤具體和跟蹤過程；圖 2給出了基于計算機(jī)視覺的云臺實時控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖，也就是實現(xiàn)本發(fā)明提出的一種自主 林業(yè)機(jī)器人目標(biāo)跟蹤方法的硬件系統(tǒng)；圖3、圖4和圖5是一種自主林業(yè)機(jī)器人目標(biāo)跟蹤方 法的軟件流程圖。如圖1所示，自主林業(yè)機(jī)器人目標(biāo)跟蹤就是在自主林業(yè)機(jī)器人行走或者靜止的情 況下自動控制云臺的水平垂直方向的角度，讓目標(biāo)始終位于圖像的中心位置或者附近區(qū) 域；如圖2所示，是一種基于計算機(jī)視覺的云臺實時控制系統(tǒng)，其中對攝像機(jī)、云臺監(jiān) 控計算以及它們之間的接口沒有特別的要求；再參見圖1，在攝像機(jī)采集圖像及檢測到目標(biāo)之后，計算目標(biāo)中心坐標(biāo)和圖像中心 位置的差別(Δχ，Ay)，監(jiān)控計算機(jī)根據(jù)本發(fā)明提出的云臺實時運(yùn)動控制方法調(diào)整云臺的 姿態(tài)，讓目標(biāo)始終位于圖像的中心位置或者附近區(qū)域。如圖3所示，是自主林業(yè)機(jī)器人目標(biāo)跟蹤整體流程圖，攝像機(jī)、云臺初始化分別需 要利用攝像機(jī)和云臺廠家提供的攝像機(jī)和云臺的應(yīng)用程序接口函數(shù)庫中相關(guān)函數(shù)對攝像 機(jī)和云臺進(jìn)行初始化，然后攝像機(jī)的應(yīng)用程序接口函數(shù)庫中相關(guān)函數(shù)進(jìn)行圖像采集。對采 集圖像進(jìn)行處理分析，先檢測圖像中是否存在目標(biāo)，若存在目標(biāo)，計算目標(biāo)的中心位置并判 斷目標(biāo)是否在圖像中心及其附近區(qū)域，若目標(biāo)中心不在圖像中心及其附近區(qū)域，根據(jù)目標(biāo) 中心坐標(biāo)和云臺實時控制算法調(diào)整云臺姿態(tài)，讓目標(biāo)中心始終處于圖像中心及其附近區(qū) 域。如圖4所示，是運(yùn)動目標(biāo)檢測程序流程圖，算法詳細(xì)實現(xiàn)步驟包括①圖像差分計 算，可以對視頻圖像序列以及采樣速率進(jìn)行設(shè)置，以適用于準(zhǔn)確提取不同運(yùn)動速率的目標(biāo)。 默認(rèn)設(shè)置為每組圖像序列η = 3幅灰度圖片，采樣速率為0. 2s。即每200ms秒采集一幀 圖片，共連續(xù)獲取3幀圖片為一組。利用3幅圖像進(jìn)行兩兩差分運(yùn)算，那么差分圖像共riM =3* (3-1)/2。②差分圖像的閾值分割，針對每一個差分圖像進(jìn)行閾值分割，得到二值圖像。 利用基于最大類間方差準(zhǔn)則計算差分圖像分割的閾值，其基本思想是利用隨機(jī)閾值Z'將 像素灰度分成兩類，使這兩類灰度均值距離最遠(yuǎn)的Z為最佳分割閾值。③對所有經(jīng)過圖像 閾值化處理后的差分圖像進(jìn)行求和，定位持續(xù)運(yùn)動的區(qū)域，得到運(yùn)動目標(biāo)邊界信息。對于求和后的圖像，利用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的先腐蝕后膨脹的處理方法去除噪聲和干擾點(diǎn)，最終可獲得 較理想的運(yùn)動目標(biāo)的邊界。如圖5所示，是云臺實時運(yùn)動控制流程圖，給出了云臺姿態(tài)調(diào)整的具體過程。令 目標(biāo)的外接矩形水平方向長度為W，垂直方向長度為H，目標(biāo)中心坐標(biāo)為(X，y)，圖像中心 坐標(biāo)為(K，1)。數(shù)字控制云臺的調(diào)整算法具體實現(xiàn)步驟如下(1)計算目標(biāo)中心與圖像
中心位置差別(ΔΧ，Δγ), Δχ = χ0-χ, Ay = y。-y。(2)若二=成立，則目標(biāo)已經(jīng)出
于圖像中心或附近區(qū)域，云臺不需要調(diào)整，轉(zhuǎn)向步驟α)；若二 不成立，云臺需要進(jìn)
行調(diào)整，轉(zhuǎn)向步驟(3)。(3)若I Δχ| > δ，云臺水平方向調(diào)整角度Δ θχ = kxAX，其中 υ+1，當(dāng)Δ θ χ>0云臺在水平方向應(yīng)該沿著逆時針方向調(diào)整，當(dāng)Δ θχ<0云臺在
水平方向應(yīng)該沿著順時針方向調(diào)整；若I > δ，云臺垂直方向調(diào)整角度Δ 9y = kyAy，
N其中~=2—(7—11+1，當(dāng)Δ 9y> O云臺在水平方向應(yīng)該向下調(diào)整，當(dāng)Δ ey<0云臺在水平
方向應(yīng)該向上調(diào)整；云臺水平、垂直兩個方向調(diào)整結(jié)束后轉(zhuǎn)入步驟(1)。以上所述，僅為本發(fā)明較佳的具體實施方式
，但本發(fā)明的保護(hù)范圍并不局限于此， 任何熟悉本技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)人員在本發(fā)明披露的技術(shù)范圍內(nèi)，可輕易想到的變化或替換， 都應(yīng)涵蓋在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。因此，本發(fā)明的保護(hù)范圍應(yīng)該以權(quán)利要求書的保護(hù)范 圍為準(zhǔn)。
權(quán)利要求
1.一種自主林業(yè)機(jī)器人目標(biāo)跟蹤方法，該方法應(yīng)用于包括計算機(jī)視覺、數(shù)字控制云臺 和中央控制計算機(jī)的自主林業(yè)機(jī)器人的目標(biāo)跟蹤，其特征在于，包括運(yùn)動目標(biāo)檢測部分和 云臺實時運(yùn)動控制部分；所述的運(yùn)動目標(biāo)檢測部分包括圖像預(yù)處理模塊、多幀差分法的運(yùn)動信息獲取模塊、運(yùn) 動目標(biāo)判別模塊、目標(biāo)中心坐標(biāo)計算模塊；所述圖像預(yù)處理用于對多幀圖像進(jìn)行圖像濾波、圖像灰度化和圖像分段線性分段變換；所述多幀差分法的運(yùn)動信息獲取模塊首先對所有圖像進(jìn)行兩兩差分，并對每一差分圖 像進(jìn)行圖像分割，然后對分割后的差分圖像進(jìn)行累積求和，獲得運(yùn)動目標(biāo)信息； 所述運(yùn)動目標(biāo)判別模塊根據(jù)設(shè)定的閾值來判斷是否存在運(yùn)動目標(biāo)； 若存在運(yùn)動目標(biāo)，則所述目標(biāo)中心坐標(biāo)計算模塊記錄目標(biāo)的外接矩形及目標(biāo)中心坐標(biāo)；所述云臺實時運(yùn)動控制部分控制所述目標(biāo)的中心位于圖像中心的附近區(qū)域。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的自主林業(yè)機(jī)器人目標(biāo)跟蹤方法，其特征在于，所述多幀差分 法的運(yùn)動信息獲取模塊獲得運(yùn)動目標(biāo)信息包括步驟A、圖像差分計算對視頻圖像序列以及采樣速率進(jìn)行設(shè)置，以適用于準(zhǔn)確提取不同運(yùn) 動速率的目標(biāo)；B、差分圖像的閾值分割針對每一個差分圖像進(jìn)行閾值分割，得到二值圖像；C、對所有二值圖像進(jìn)行求和，定位持續(xù)運(yùn)動的區(qū)域，得到運(yùn)動目標(biāo)邊界信息。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的自主林業(yè)機(jī)器人目標(biāo)跟蹤方法，其特征在于所述步驟A中，默認(rèn)設(shè)置為每組圖像序列η = 3幅灰度圖片，采樣速率為0. 2s。即每 200ms采集一幀圖片，共連續(xù)獲取3幀圖片為一組，利用3幅圖像進(jìn)行兩兩差分運(yùn)算，得到差 分圖像共IiAf = 3* (3-1)/2幅；所述步驟B中，利用最大類間方差閾值法計算得到分割閾值，具體是利用隨機(jī)閾值將 像素灰度分成兩類，這兩類灰度均值距離最遠(yuǎn)的閾值為最佳分割閾值；所述步驟C中，對于求和后的圖像，利用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的先腐蝕后膨脹的處理方法去除 噪聲和干擾點(diǎn)，獲得運(yùn)動目標(biāo)的邊界信息。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的自主林業(yè)機(jī)器人目標(biāo)跟蹤方法，其特征在于，所述設(shè)定的閾 值為運(yùn)動目標(biāo)的面積閾值；所述目標(biāo)中心坐標(biāo)為目標(biāo)圖像的一階矩和零階矩的比值。
5.根據(jù)權(quán)利要求1至4任一項所述的自主林業(yè)機(jī)器人目標(biāo)跟蹤方法，其特征在于，所述 云臺實時運(yùn)動控制部分根據(jù)所述目標(biāo)中心坐標(biāo)控制數(shù)字控制云臺的水平、垂直兩個方向的 角度調(diào)整度量，并構(gòu)成閉環(huán)控制系統(tǒng)。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的自主林業(yè)機(jī)器人目標(biāo)跟蹤方法，其特征在于，所述云臺實時 運(yùn)動控制部分的控制算法包括令目標(biāo)的外接矩形水平方向長度為W，垂直方向長度為H，目標(biāo)中心坐標(biāo)為(x，y)，圖像 中心坐標(biāo)為(X(l，y(1)，數(shù)字控制云臺的調(diào)整步驟如下D、計算目標(biāo)中心與圖像中心位置差別(Δχ，Ay)，Δχ= X0-X, Δ y = yQ-y ；Ε、若
全文摘要
本發(fā)明公開了一種自主林業(yè)機(jī)器人目標(biāo)跟蹤方法，該方法應(yīng)用于包括計算機(jī)視覺、數(shù)字控制云臺和中央控制計算機(jī)的自主林業(yè)機(jī)器人的目標(biāo)跟蹤，包括運(yùn)動目標(biāo)檢測部分和云臺實時運(yùn)動控制部分，運(yùn)動目標(biāo)檢測部分包括圖像預(yù)處理模塊、多幀差分法的運(yùn)動信息獲取模塊、運(yùn)動目標(biāo)判別模塊、目標(biāo)中心坐標(biāo)計算模塊，運(yùn)動目標(biāo)檢測部分檢測運(yùn)動目標(biāo)信息，并記錄目標(biāo)的外接矩形及目標(biāo)中心坐標(biāo)；云臺實時運(yùn)動控制部分控制目標(biāo)的中心位于圖像中心的附近區(qū)域。能使自主林業(yè)機(jī)器人在作業(yè)過程中，始終使作業(yè)目標(biāo)始終位于林業(yè)機(jī)器人視覺系統(tǒng)的圖像中心位置或附近區(qū)域。
文檔編號G06T7/20GK102096927SQ20111002866
公開日2011年6月15日 申請日期2011年1月26日 優(yōu)先權(quán)日2011年1月26日
發(fā)明者李文彬, 羅琴娟, 闞江明 申請人:北京林業(yè)大學(xué)