[发明专利]一种基于Delta机器人下的目标跟踪的方法及系统有效

专利信息
申请号: 201611040327.7 申请日: 2016-11-11
公开(公告)号: CN106780566B 公开(公告)日: 2019-06-21
发明(设计)人: 王亚梅;黄丹;徐利华 申请(专利权)人: 华南智能机器人创新研究院
主分类号: G06T7/254 分类号: G06T7/254;G06T7/277;G06T7/246;G06T7/73
代理公司: 佛山市广盈专利商标事务所(普通合伙) 44339 代理人: 李俊
地址: 528315 广东省佛山市顺*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 delta 机器人 目标 跟踪 方法 系统
【权利要求书】:

1.一种基于Delta机器人下的目标跟踪的方法,其特征在于,包括如下步骤:

基于Delta机器人上的红外感应器判断目标区域内是否存有人进入;

在判断有人进入时,启动Delta机器人上的摄像头搜索定位人体目标对象;

Delta机器人上的摄像头采用颜色直方图、纹理特征建立高斯混合背景模型;

采用基于区域的方法检测目标区域内的人体目标对象;

获取所述人体目标对象所在区域的图像信息;

根据所述图像信息获取人体目标对象信息;

开启视觉跟踪,基于共面P4P的单目视觉定位原理对人体目标对象进行定位;

在完成人体目标对象的定位之后,基于结构相似度的视频跟踪方法对人体目标对象进行视频跟踪;

将所述视频跟踪的视频实时传输至控制室,并在视频显示中警示所示人体目标对象状态;其中:

所述共面P4P的单目视觉定位原理对人体目标对象进行定位包括:基于平行四边形成像消隐点进行人体目标对象定位;通过牛顿迭代法进行优化获得人体目标对象在摄像机坐标系下的精确位姿。

2.如权利要求1所述的基于Delta机器人下的目标跟踪的方法,其特征在于,所述采用基于区域的方法检测目标区域内的人体目标对象包括:

获取目标区域内初始状态视频背景;

获取目标区域下视频的动态图像帧;

基于初始状态视频背景采用减除法分离出当前人体目标对象。

3.如权利要求2所述的基于Delta机器人下的目标跟踪的方法,其特征在于,所述基于结构相似度的视频跟踪方法对人体目标对象进行视频跟踪包括:

采用卡尔曼滤波器预测人体目标对象在本帧图像中的大致位置;

利用候选目标和模板目标的结构相似度进行迭代搜索,确定人体目标对象在本帧图像中的位置;

利用候选目标和模板目标的相似度量值,自适应的调制卡尔曼滤波器参数。

4.如权利要求1至3任一项所述的基于Delta机器人下的目标跟踪的方法,其特征在于,所述将所述视频跟踪的视频实时传输至控制室包括:

通过EtherCAT总线串联的方式将将所述视觉跟踪的视频实时传输至控制室。

5.一种基于Delta机器人下的目标跟踪的系统,其特征在于,包括:

红外感应模块,用于基于Delta机器人上的红外感应器判断目标区域内是否存有人进入;

启动模块,用于在判断有人进入时,启动Delta机器人上的摄像头搜索定位人体目标对象;

高斯背景模块,用于基于Delta机器人上的摄像头采用颜色直方图、纹理特征建立高斯混合背景模型;

检测模块,用于采用基于区域的方法检测目标区域内的人体目标对象;

获取模块,用于获取所述人体目标对象所在区域的图像信息,以及根据所述图像信息获取人体目标对象信息;

定位模块,用于开启视觉跟踪,基于共面P4P的单目视觉定位原理对人体目标对象进行定位;

视觉跟踪模块,用于在完成人体目标对象的定位之后,基于结构相似度的视频跟踪方法对人体目标对象进行视频跟踪;

传输模块,用于将所述视频跟踪的视频实时传输至控制室;

显示模块,用于在视频显示中警示所示人体目标对象状态;

其中:

所述定位模块包括:

第一定位单元,用于基于平行四边形成像消隐点进行人体目标对象定位;

第二定位单元,用于通过牛顿迭代法进行优化获得人体目标对象在摄像机坐标系下的精确位姿。

6.如权利要求5所述的基于Delta机器人下的目标跟踪的系统,其特征在于,所述检测模块包括:

背景检测单元,用于获取目标区域内初始状态视频背景;

动态检测单元,用于获取目标区域下视频的动态图像帧;

分离单元,用于基于初始状态视频背景采用减除法分离出当前人体目标对象。

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