【摘 要】
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研究在机器人比赛背景下对色标模型障碍物的识别情况,针对机器人在移动过程中会因视角、光照变化而导致静态图像处理不能很好地提取出障碍物的问题,提出一种基于动态环境下的
【机 构】
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武汉工程大学智能机器人湖北省重点实验室
【基金项目】
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湖北省自然科学基金资助项目(2014CFB779)
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研究在机器人比赛背景下对色标模型障碍物的识别情况,针对机器人在移动过程中会因视角、光照变化而导致静态图像处理不能很好地提取出障碍物的问题,提出一种基于动态环境下的自适应阈值分割方法。首先研究了不同颜色空间在动态环境下的静态识别情况,提取出识别效果最好的颜色空间;然后通过不断更新下一帧中心点与下一帧图像阈值识别范围来达到自适应图像分割的效果,这样不仅可以有效地缩小阈值估计范围,也能最大化地识别出目标。通过结合HSV与YCb Cr颜色空间来对更新中心点进行修正与还原来提高算法的精确性,并通过实验对比分析,该方
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