移动机器人的动态目标实时检测与跟踪

杨淑莹; 刘婷婷; 葛为民; 王光彪

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移动机器人的动态目标实时检测与跟踪

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通过移动机器人的视觉系统可以实现动态目标的检测与跟踪。提出一种基于改进的高斯混合模型(GMM)的实时动态目标检测算法,算法引入分块思想,在模型更新过程中动态调整GMM分布数目和学习率,通过改进匹配准则来减小误检率(FPR)和漏检率(FNR)。在目标检测的基础上,采用一种融合均值偏移(MS:Mean Shift)和粒子滤波(FP:Particle Filter)的算法对目标实时跟踪,在利用MS算法获得的最优候选区域周围散布采样粒子,根据偏移向量的大小自适应调节粒子数目,不仅具有较快的收敛速度,且对遮挡具有较好的鲁棒性。实验结果表明,将两种改进后的算法应用于移动机器人的视觉系统中,能够对动态场景中的动态目标实时检测与跟踪,较传统算法在实时性和精确性上均获得一定提高。

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来源
《光电子．激光》 |2013年第11期|2198-2204|共7页
作者
杨淑莹; 刘婷婷; 葛为民; 王光彪;
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作者单位

天津理工大学智能计算及软件新技术重点实验室;

天津300384;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
移动机器人; 目标检测与跟踪; 高斯混合模型(GMM); 均值漂移(MS); 粒子滤波(PF);

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