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摘要:
提出了一种基于权值模板匹配的全自主足球机器人目标识别方法.首先通过动态窗口、权值变换、图像索引和动态模板等方法提高了目标的识别率,降低了识别时间;然后在足球机器人视觉系统中进行了仿真实验和实地测试.实验结果表明,在原图像含有30%白噪声情况下,其识别率仍能达到99.7%,且识别时间不超过30 ms,这种方法既在一定程度上降低了噪声干扰的影响,又提高了目标识别的速度和准确性,从而提高了系统的实时性和鲁棒性.
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文献信息
篇名 基于权值模板匹配算法的全自主足球机器人目标识别
来源期刊 厦门大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 模板匹配 全自主足球机器人 权值算法 目标识别
年,卷(期) 2008,(6) 所属期刊栏目 研究论文
研究方向 页码范围 818-822
页数 5页 分类号 TP242.62|TS251.52
字数 2296字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:0438-0479.2008.06.011
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 曹其新 上海交通大学机械与动力工程学院 128 1711 24.0 34.0
2 吴晓 莆田学院电子信息工程学系 40 112 6.0 8.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
模板匹配
全自主足球机器人
权值算法
目标识别
研究起点
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研究分支
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
厦门大学学报(自然科学版)
双月刊
0438-0479
35-1070/N
大16开
福建省厦门市厦门大学囊萤楼218-221室
34-8
1931
chi
出版文献量(篇)
4740
总下载数(次)
7
总被引数(次)
51714
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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