基于HSV颜色空间的运动目标识别

• 作者: 付长斐 叶宾 李会军
• 来源期刊: 控制与信息技术
• 学科: 工学
• 关键词: 运动目标跟踪 感兴趣区域 图像分类 特征检测 HSV颜色空间
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 人工智能技术与应用
• 页码范围: 70-74
• 页数: 5页
• 分类号: TP399
• 语种: 中文
• DOI: 10.13889/j.issn.2096-5427.2020.01.600

摘要

感兴趣区域(region of interest,ROI)图像的提取在运动目标的检测与跟踪等领域有着广泛的应用;HSV (hue saturation value)是根据颜色的直观特性创建的一种颜色空间,用于对颜色进行定量描述.文章将HSV颜色空间用于图像中颜色信息的计算,识别颜色特征.针对RoboMaster全国大学生机器人大赛中云台实时识别和捕捉敌方移动机器人装甲这一基本任务,提出一种基于色彩特征的目标识别算法.首先对图像进行阈值分割,计算二值图像轮廓的形状描述参数,寻找图像中所有的高亮条形物体;再用HSV颜色空间根据ROI颜色判断ROI中物体是否为目标灯柱.在此之前,需要统计符合要求的目标灯柱像素的HSV参数及RGB参数的大致范围,再结合HSV中典型颜色对应参数范围表,确定算法所采用的参数范围.最终识别目标的判定准则是,在初步筛选所得感兴趣区域中,HSV及RGB参数处于经分析所得参数范围内的像素点占整个区域的比例大于某一设定阈值.经测试,该方法对于像素为640×480的一组图片,平均处理速度可达到102.33帧/s,平均识别率约为97.4％.在RoboMaster大赛中,使用该目标识别算法的机器人能实时跟踪移动机器人,验证了该方法的有效性.