基于拐角流量检测的视觉特征提取与跟踪方法

作者

  • 金 学波 北京工商大学,计算机与人工智能学院,北京 100048 作者 https://orcid.org/0000-0002-2230-0077
  • 王 彬彬 北京工商大学,计算机与人工智能学院,北京 100048 作者

DOI:

https://doi.org/10.52810/JIR.2024.001

关键词:

计算机视觉, 特征跟踪, 光流法, 视觉特征, 视觉跟踪

摘要

基于视觉的前端特征跟踪是机器人在运动过程中通过相机拍摄周围环境获取图像,然后对每一帧图像提取特征点,并对两两图像帧上的特征点进行匹配,通过解算特征点的变化情况来估计机器人的位姿变化。基于特征点匹配的方法,需要提取特征点再加入描述子,利用描述子进行特征匹配,由于描述子的加入,基于特征匹配的方法在光照变化、纹理变化大的情况下表现不错,但也增加计算量,增加了计算成本,并且特征匹配的方法不稳定。因此,本文提出了一种角点流检测方法,将稀疏光流跟踪与 Shi-Tomasi 角点检测将结合,代替描述子,即得到了在光照变化和纹理变化大的情况下,更好的稳定性,又保证了较小的计算成本。实验结果在Ubuntu操作系统下利用 OpenCV 进行验证,验证了该算法的高效性与性能的有效性。

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作者简历

  • 作者
    金学波 教授,博士生导师.1994年毕业于吉林大学(原吉林工业大学)获学士学位,1997年毕业于吉林大学(原吉林工业大学)获硕士学位,2004年获得浙江大学控制科学与工程博士学位,导师为孙优贤院士.研究方向为信息融合、模式识别与预测、大数据分析、深度学习等.近年来在相关领域主持了1项国家科技支撑计划课题、4项国家自然基金面上项目等多项研究课题.获2021年度中国粮油学会科学技术奖一等奖。在时序信号模式识别、图像目标检测与识别等研究领域,已发表SCI、EI收录等高水平学术论文159篇,其中7篇为ESI高被引论文(前1%)、3篇ESI热点论文(前0.1%),已授权国家发明专利20余项,出版关于传感器信号识别与状态估计、多传感器信息融合的学术专著3部.担任SCI收录期刊Sensors编委,为IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica、Knowledge-Based Systems等中科院一区SCI期刊审稿人.
  • 作者

    王彬彬,2019年毕业于北京工商大学检测技术与自动化装置专业,获硕士学位。研究方向为模式识别与信息融合、无人车、机器学习等。

参考文献

Ke, X., Yu, Y., Li, K., Wang, T., Zhong, B., Wang, Z., ... & Wang, C. (2023). Review on robot-assisted polishing: Status and future trends. Robotics and Computer-Integrated Manufacturing, 80, 102482.

郭宏达, 娄静涛, 杨珍珍, & 徐友春. (2023). 基于拍卖多智能体深度确定性策略梯度的多无人车分散策略研究. 电子与信息学报, 45(7), 1-12.

高君宇, 杨小汕, 张天柱, & 徐常胜. (2016). 基于深度学习的鲁棒性视觉跟踪方法. 计算机学报, 39(7), 1419-1434.

李寰宇, 毕笃彦, 杨源, 查宇飞, 覃兵, & 张立朝. (2015). 基于深度特征表达与学习的视觉跟踪算法研究. 电子与信息学报, 37(9), 2033-2039.

李海丰, 胡遵河, & 陈新伟. (2017). PLP-SLAM: 基于点, 线, 面特征融合的视觉 SLAM 方法. 机器人, (2), 214-220.

Stephens, M., & Harris, C. (1989). 3D wire-frame integration from image sequences. Image and Vision Computing, 7(1), 24-30.

苏志祁, 何庆, & 谢植. (2018). 基于光流分析法检测钢水液位. 东北大学学报 (自然科学版), 39(2), 158.

蒋菱, & 程赓. (2015). 基于 LK 光流跟踪法的有效目标点增强跟踪. 微型机与应用, 34(6), 45-49.

黄中杰. (2014). 基于稠密光流轨迹的人体行为识别研究 (Master's thesis, 东北大学).

王国美, & 陈孝威. (2007). SIFT 特征匹配算法研究. 盐城工学院学报: 自然科学版, 20(2), 1-5.

Liu Y, Fang F, Park J H, et al. Asynchronous output feedback dissipative control of Markovian jump systems with input time delay and quantized measurements[J]. Nonlinear Analysis: Hybrid Systems, 2019, 31: 109-122.

Liu Y, Park J H, Fang F. Global exponential stability of delayed neural networks based on a new integral inequality[J]. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems, 2018, 49(11): 2318-2325.

Jin S, Wang S, Fang F. Game theoretical analysis on capacity configuration for microgrid based on multi-agent system[J]. International Journal of Electrical Power & Energy Systems, 2021, 125: 106485.

Wei L, Fang F. ${H} _ {infty} $-LQR-Based Coordinated Control for Large Coal-Fired Boiler–Turbine Generation Units[J]. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2016, 64(6): 5212-5221.

Liu Y, Fang F, Park J H. Decentralized dissipative filtering for delayed nonlinear interconnected systems based on T–S fuzzy model[J]. IEEE Transactions on Fuzzy Systems, 2018, 27(4): 790-801.

Jizhen L, Mingyang L, Fang F, et al. Review on virtual power plants[J]. Proceedings of the CSEE, 2014, 34(29): 5103-5111.

Lv Y, Fang F, Yang T, et al. An early fault detection method for induced draft fans based on MSET with informative memory matrix selection[J]. ISA transactions, 2020, 102: 325-334.

Fang F, Wu X. A win–win mode: The complementary and coexistence of 5G networks and edge computing[J]. IEEE Internet of Things Journal, 2020, 8(6): 3983-4003.

Zhang X, Fang F, Liu J. Weather-classification-MARS-based photovoltaic power forecasting for energy imbalance market[J]. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2019, 66(11): 8692-8702.

Fang F, Jizhen L, Wen T. Nonlinear internal model control for the boiler-turbine coordinate systems of power unit[J]. PROCEEDINGS-CHINESE SOCIETY OF ELECTRICAL ENGINEERING, 2004, 24(4): 195-199.

Fang F, Tan W, Liu J Z. Tuning of coordinated controllers for boiler-turbine units[J]. Acta Automatica Sinica, 2005, 31(2): 291-296.

Lv Y, Lv X, Fang F, et al. Adaptive selective catalytic reduction model development using typical operating data in coal-fired power plants[J]. Energy, 2020, 192: 116589.

Fang F, Xiong Y. Event-driven-based water level control for nuclear steam generators[J]. IEEE Transactions on Industrial electronics, 2014, 61(10): 5480-5489.

Liu J, Zeng D, Tian L, et al. Control strategy for operating flexibility of coal-fired power plants in alternate electrical power systems[J]. Proceedings of the CSEE, 2015, 35(21): 5385-5394.

Fang F, Zhu Z, Jin S, et al. Two-layer game theoretic microgrid capacity optimization considering uncertainty of renewable energy[J]. IEEE Systems Journal, 2020, 15(3): 4260-4271.

Wang W, Liu J, Zeng D, et al. Modeling and flexible load control of combined heat and power units[J]. Applied Thermal Engineering, 2020, 166: 114624.

Liu J, Song D, Li Q, et al. Life cycle cost modelling and economic analysis of wind power: A state of art review[J]. Energy Conversion and Management, 2023, 277: 116628.

Zhang J, Feng J, Zhou Y, et al. Linear active disturbance rejection control of waste heat recovery systems with organic Rankine cycles[J]. Energies, 2012, 5(12): 5111-5125.

Liu J, Wang Q, Song Z, et al. Bottlenecks and countermeasures of high-penetration renewable energy development in China[J]. Engineering, 2021, 7(11): 1611-1622.

Cheng L, Tachmazidis I, Kotoulas S, et al. Design and evaluation of small–large outer joins in cloud computing environments[J]. Journal of Parallel and Distributed Computing, 2017, 110: 2-15.

Wang Y, Li H, Li X. Re-architecting the on-chip memory sub-system of machine-learning accelerator for embedded devices[C]//2016 IEEE/ACM International Conference on Computer-Aided Design (ICCAD). IEEE, 2016: 1-6.

基于拐角流量检测的视觉特征提取与跟踪方法

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已出版

2024-03-02

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引用本文

学波金., & 彬彬王. (2024). 基于拐角流量检测的视觉特征提取与跟踪方法. 智能机器人, 1(1), 1-10. https://doi.org/10.52810/JIR.2024.001