【摘 要】
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本文以国内目前最高水平机器人竞技大赛之一—机甲大师赛（Robo Master）中的步兵机器人视觉系统为研究对象,实现在复杂环境中识别与跟踪敌方各种移动机器人。本文的主要工作内容如下:1.根据识别对象的颜色特征,选择RGB空间模型为研究基础,确定以分量差值法作为预处理的方法,并使用最大熵法进行分割。针对部分场景中目标分割不全、断裂严重的问题,分析在RGB空间模型下识别对象各颜色分量值的特点,修改分量
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本文以国内目前最高水平机器人竞技大赛之一—机甲大师赛（Robo Master）中的步兵机器人视觉系统为研究对象,实现在复杂环境中识别与跟踪敌方各种移动机器人。本文的主要工作内容如下:1.根据识别对象的颜色特征,选择RGB空间模型为研究基础,确定以分量差值法作为预处理的方法,并使用最大熵法进行分割。针对部分场景中目标分割不全、断裂严重的问题,分析在RGB空间模型下识别对象各颜色分量值的特点,修改分量差值法的公式后,较好地解决了这种问题。最后结合G分量特征进行图像分割,设计了多特征图像分割算法,有效改善了相似颜色区域误分割的现象。2.分析识别对象的几何特征,确定八个特征变量作为筛选条件。针对人工调节参数的效率低和不可靠问题,利用机器学习算法优秀的性能,通过对比验证建立随机森林模型并进行实验,结果表明基于随机森林的检测方法在不同场景都有较好的效果。3.使用支持向量机（SVM）对目标中心数字进行识别。受方向梯度直方图（HOG）算法的启发,提取目标HOG特征训练分类器。实验结果表明结合目标HOG特征的SVM综合性能优于其他两种方法,验证了SVM+HOG的方法在不同场景下识别目标的可行性。4.为了避免目标切换频繁情况的发生,在识别算法的基础上引入了核相关滤波算法。采取了识别与跟踪相结合的方法,在跟踪的区域中进行识别,判断跟踪是否失败。实验结果表明,这种识别与跟踪相结合的方法使视觉系统同时具备识别优先目标以及对其跟踪的功能,不易受到其它目标的干扰,平均运行时间相比全图识别算法更低。
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