技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開(kāi)了一種基于模板更新的改進(jìn)型聯(lián)合稀疏表示大輸液中異物跟蹤方法，該方法首先對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理，利用第一幀圖像中滿(mǎn)足特定條件的連通域的數(shù)量確定需要跟蹤的目標(biāo)數(shù)量，并使用第一幀圖像聯(lián)通域中質(zhì)心的坐標(biāo)作為跟蹤算法中前景目標(biāo)的坐標(biāo)初值；然后生成稀疏聯(lián)合模型；最后對(duì)目標(biāo)進(jìn)行跟蹤，利用粒子濾波框架，以聯(lián)合稀疏模型的置信度和相似度為判別準(zhǔn)則將目標(biāo)從背景中分離，在目標(biāo)跟蹤過(guò)程中既考慮了最新的觀(guān)察數(shù)據(jù)又考慮了原始的模板，所以能夠解決目標(biāo)外形變化和跟蹤時(shí)漂移的問(wèn)題。記錄每個(gè)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)軌跡并將其作為特征向量用以區(qū)分氣泡、劃痕和異物。該視覺(jué)檢測(cè)方法高速、準(zhǔn)確、穩(wěn)定，滿(mǎn)足高速生產(chǎn)線(xiàn)的實(shí)時(shí)在線(xiàn)檢測(cè)需求。

技術(shù)研發(fā)人員：張輝;李宣倫;葛繼;譚今文;李平
受保護(hù)的技術(shù)使用者：長(zhǎng)沙理工大學(xué)
文檔號(hào)碼：201710083060
技術(shù)研發(fā)日：2017.02.16
技術(shù)公布日：2017.06.23