基于助老机器人的行人检测与跟踪算法研究

• 作者: 夏冰 李丹 胡姗姗
• 来源期刊: 安徽工业大学学报（自然科学版）
• 关键词: 助老机器人 行人检测 方向梯度直方图 支持向量机 核相关滤波器
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 所属期刊栏目: 计算机与信息
• 页码范围: 367-374
• 页数: 8页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-7872.2019.04.011

摘要

行人检测与跟踪是助老机器人的基本功能之一.针对行人检测中目标需人工标定图像初始帧、目标检测准确性差、行人丢失较难重新跟踪的问题,提出一种基于行人检测和核相关滤波器(KCF)的跟踪算法.通过Kinect2摄像头获取环境视觉信息,采用方向梯度直方图(HOG)提取行人特征,使用支持向量机(SVM)的方法训练模型实现自动检测,应用KCF跟踪算法跟踪行人,并结合深度数据,计算其世界坐标,驱动机器人实现行人稳定跟踪.在Ubuntu16.04系统和ROS平台下搭建软件系统,并在实验Turtlebot移动平台进行实验测试.结果表明,该算法可自动检测行人并在复杂环境中对行人进行稳定跟踪,有效提高了助老机器人的移动、感知性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李丹	安徽工业大学电气与信息工程学院	25	110	5.0	10.0
2	胡姗姗	安徽工业大学电气与信息工程学院	1	0	0.0	0.0
3	夏冰	马钢股份有限公司设备管理部	1	0	0.0	0.0