改进的LK光流AGV跟踪算法

• 作者: 陈俊廷 刘翔
• 来源期刊: 智能计算机与应用
• 关键词: 跟踪 AGV LK光流法
• 年，卷（期）: 2020,（7）
• 所属期刊栏目: 系统开发与应用|System development and application
• 页码范围: 180-182
• 页数: 3页
• 分类号: TP391.7
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-2163.2020.07.041

摘要

实现AGV长期准确跟踪对AGV系统实现无人化管理,提升工作效率有着重要意义.但目前工厂AGV跟踪过程中存在的光照、背景的变化以及部分遮挡等问题会导致跟踪失败.针对这些问题,本文提出一种基于YOLO v3改进的LK光流AGV跟踪算法.该算法利用基于YOLO v3训练好的AGV检测模型对LK光流跟踪器进行初始化;利用LK光流法正向跟踪这些特征点,并预测下一帧的特征点;反向追踪,并分别计算两组特征点的相似度和特征点集生成的跟踪框的距离.当相似度或距离超出阈值范围时,调用AGV检测模型对特征点集进行修正,最终实现对AGV的有效跟踪.