摘要：磁弹性材料设计的毫米级微型游泳机器人可通过外部均匀磁场实现连续形变来完成游泳动作,通过视觉反馈能提高机器人的路径跟随精度,但在复杂背景下机器人的视觉闭环控制易发生识别错误、跟踪失败等现象。针对上述问题,首先获取复杂环境下的障碍物信息,提出改进RRT*算法(IIC-RRT*)进行路径规划,同时基于环形平滑标签的YOLOv5识别跟踪算法(CSL-YOLOv5),在复杂背景下对微型游泳机器人的中心位置与旋转角度进行实时更新。在此基础上进行微型游泳机器人在障碍物复杂背景下的位置与角度的双闭环伺服控制,试验结果表明,提出的路径规划算法改善了路径生成的效率与平滑性,识别跟踪算法提高了微型游泳机器人的识别稳定性与精确性,为磁控微型游泳机器人在复杂背景下的精确控制提供了新思路。

摘要：为了实现弱回波信号下非合作目标识别跟踪,文章基于单像素光子计数激光雷达系统设计了目标识别跟踪策略,并且提出了一种目标识别跟踪方法。该方法首先将单像素光子计数激光雷达系统采集得到的三维点云经过插值处理得到直观的距离像,然后采用最大稳定极值区域算法分割目标和背景,根据目标轮廓特征识别并选择需要跟踪的目标。最后提取识别目标的质心,与激光雷达扫描中心的偏差作为误差信号,控制伺服系统在扫描的基础之上执行目标跟踪。实验结果表明,当激光发射能量为625 pJ、回波光子数为25时,该系统能对距离为5 m、角速度约为2 mrad/s的目标进行稳定的识别跟踪;验证了基于单像素光子计数激光雷达的策略及方法能够稳定的分割目标和背景,以及正确提取需要识别跟踪测距的目标质心,为弱回波信号下目标识别跟踪测距提供一种有效直观的探测方法,同时,弱信号探测作为远距离探测的必要条件,为远距离下的目标探测及识别跟踪提供了一个新的技术方向。

摘要：四旋翼无人机具有重量轻、体积小、易于控制和稳定好的优势。近年来,随着硬件性能的提高,基于无人机平台所能实现的功能也越来越强大。特别是,无人机与机器视觉模块组合起来,使得无人机能够独立识别和跟踪目标。因此,这项研究的重点是开发无人机控制平台,基于独立开发的飞控平台研究一些关键技术,例如无人机目标定位、目标检测及目标跟踪等技术。它允许通过地面基站控制无人机,实现目标追踪等复杂繁琐的任务。

摘要：在巡线机器人目标自动识别跟踪方法中,转换图像信号时易产生噪声,影响识别跟踪结果的准确率。为此,设计了一种新的高压输电线路巡线机器人目标自动识别跟踪方法。首先采用卡尔曼滤波技术对图像进行滤波处理,然后根据Haar-Like特征将图像转换为便于机器人识别的灰度图像。基于此,采取背景差分法排除灰度图像中非识别目标的背景,再根据亮度特性和色彩特性自动识别跟踪目标。以某地区的一段高压输电线路作为测试对象,实验结果显示,本文方法的识别图像受噪声影响较小,且自动识别跟踪的有效性更高。

摘要：以排球运动轨迹为研究对象,将计算机视觉、视频分析处理技术相结合,研究了基于视频的排球轨迹获取关键技术,通过视频帧处理、运动目标检测、识别跟踪、轨迹提取等一系列步骤从视频中精准提取排球运动轨迹信息,采用Intel Open CV及Matlab设计并实现一套排球智能分析系统,为排球比赛分析及球队战术训练等提供决策支持.

摘要：主要对创新实验室二维视觉跟踪转台的算法进行改进。传统的算法只能实现在白色背景下对黑色目标的识别与跟踪,为实现对不同目标复杂背景的跟踪,针对跟踪系统设备和系统指标要求,确定了图像预处理、图像分割、形心跟踪等算法。针对目标的特点,根据识别的目标用形心跟踪算法进行跟踪。文中所有控制程序都基于LabVIEW,在MFC框架下用C++编写图像处理程序。结果表明,在LabVIEW平台下的识别跟踪过程中,二维转台最终实现良好的控制,使整个系统快速、准确的跟踪运动的特征物体,完成了二维目标视觉检测与跟踪的目的。