【摘 要】
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以NAO足球机器人为例,针对比赛球场背景差异,光照视角多变,目标纹理复杂,造成目标识别困难的问题,提出一种基于空间金字塔和特征集成的目标实时检测算法.利用目标边缘特性对原始图像提取HoG特征,经过分类获得初步目标标定框.其次,抽取基于RGB-SIFT的BOVW特征(Bag of Visual Word,BOVW),引入颜色和尺度不变信息对标定框作二次筛选.另外,为了提升不同视距导致目标尺度差异下的
【机 构】
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浙江工业大学 计算机科学与技术学院,浙江 杭州 310023 浙江工业大学 特种设备制造与先进加工
【出 处】
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2016年第四届全国现代制造集成技术学术会议
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以NAO足球机器人为例,针对比赛球场背景差异,光照视角多变,目标纹理复杂,造成目标识别困难的问题,提出一种基于空间金字塔和特征集成的目标实时检测算法.利用目标边缘特性对原始图像提取HoG特征,经过分类获得初步目标标定框.其次,抽取基于RGB-SIFT的BOVW特征(Bag of Visual Word,BOVW),引入颜色和尺度不变信息对标定框作二次筛选.另外,为了提升不同视距导致目标尺度差异下的检测效果,采用空间金字塔代替传统单尺度图像进行滑动窗口检测,保证了算法的准确性.实验结果表明,该方法在智能机器人目标识别任务上具有很高的鲁棒性和有效性.
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