西安交通大学学报
西安交通大學學報
서안교통대학학보
JOURNAL OF XI'AN JIAOTONG UNIVERSITY
2009年
8期
33-37
,共5页
张国亮%谢宗武%蒋再男%王捷%刘宏
張國亮%謝宗武%蔣再男%王捷%劉宏
장국량%사종무%장재남%왕첩%류굉
多视觉信息融合%空间机器人%视觉跟踪
多視覺信息融閤%空間機器人%視覺跟蹤
다시각신식융합%공간궤기인%시각근종
为了提高视觉跟踪系统在空间环境对外界变化的适应能力,提出一种模糊化多视觉信息融合的视觉跟踪策略.该策略综合了多个反映目标特征的视觉信息,通过对选择的每一项子特征集进行模糊化处理,提高了识别的智能化程度.针对运动物体分割阈值受噪声干扰的问题,提出一种结合人口统计与区域生长的区域分割方法,实现了运动区域特征的稳定聚类.相对于传统的局部特征识别方法,这种多特征融合技术适合应用于复杂的动态环境,冗余信息间的互相补充可确保特征在不确定环境中的识别.试验结果表明,该策略能够实现鲁棒的特征提取和跟踪,尤其当出现被跟踪物体部分遮挡以及外界发生光线变化时,视觉跟踪系统仍能够实现稳定、快速的识别.
為瞭提高視覺跟蹤繫統在空間環境對外界變化的適應能力,提齣一種模糊化多視覺信息融閤的視覺跟蹤策略.該策略綜閤瞭多箇反映目標特徵的視覺信息,通過對選擇的每一項子特徵集進行模糊化處理,提高瞭識彆的智能化程度.針對運動物體分割閾值受譟聲榦擾的問題,提齣一種結閤人口統計與區域生長的區域分割方法,實現瞭運動區域特徵的穩定聚類.相對于傳統的跼部特徵識彆方法,這種多特徵融閤技術適閤應用于複雜的動態環境,冗餘信息間的互相補充可確保特徵在不確定環境中的識彆.試驗結果錶明,該策略能夠實現魯棒的特徵提取和跟蹤,尤其噹齣現被跟蹤物體部分遮擋以及外界髮生光線變化時,視覺跟蹤繫統仍能夠實現穩定、快速的識彆.
위료제고시각근종계통재공간배경대외계변화적괄응능력,제출일충모호화다시각신식융합적시각근종책략.해책략종합료다개반영목표특정적시각신식,통과대선택적매일항자특정집진행모호화처리,제고료식별적지능화정도.침대운동물체분할역치수조성간우적문제,제출일충결합인구통계여구역생장적구역분할방법,실현료운동구역특정적은정취류.상대우전통적국부특정식별방법,저충다특정융합기술괄합응용우복잡적동태배경,용여신식간적호상보충가학보특정재불학정배경중적식별.시험결과표명,해책략능구실현로봉적특정제취화근종,우기당출현피근종물체부분차당이급외계발생광선변화시,시각근종계통잉능구실현은정、쾌속적식별.
