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摘要:
针对小型移动机器人跟踪人体运动目标时,因光照变化或人体快速运动导致跟踪准确率降低甚至跟踪失败的问题,提出人体足部运动模型引导下的核相关滤波跟踪算法(kernel correlation filter guided by motion model,MMKCF).该算法通过建立足部运动模型预估视频跟踪中双脚位置,获得核相关滤波跟踪算法的目标检测区域,有效解决了跟踪框的漂移.基于外场实际拍摄的4组人体行走视频进行了目标跟踪实验,对比了MMKCF, KCF等5种算法的跟踪性能.实验结果表明,在光照变化以及目标快速运动时,MMKCF算法的平均跟踪准确率约为0.77,远高于其他4种跟踪算法.最后在机器人操作系统(robot operating system,ROS)下将MMKCF算法应用于TurtleBot机器人目标跟踪,成功地完成了人体快速移动时的足部跟踪,验证了所提算法具有较强的鲁棒性和实时性.
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文献信息
篇名 基于ROS的移动机器人核相关目标跟踪方法的优化设计
来源期刊 计算机辅助设计与图形学学报 学科 工学
关键词 移动机器人 目标跟踪 运动模型 核相关滤波 机器人操作系统
年,卷(期) 2020,(12) 所属期刊栏目 图像与视觉
研究方向 页码范围 1967-1975
页数 9页 分类号 TP391.41
字数 语种 中文
DOI 10.3724/SP.J.1089.2020.18253
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研究主题发展历程
节点文献
移动机器人
目标跟踪
运动模型
核相关滤波
机器人操作系统
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机辅助设计与图形学学报
月刊
1003-9775
11-2925/TP
大16开
北京2704信箱
82-456
1989
chi
出版文献量(篇)
6095
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15
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