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题名基于显著性和SURF的家居服务机器人物体识别算法
被引量：3
- 1
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作者
薛翠红
齐立萍
孙昊
杨鹏
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机构
天津理工大学聋人工学院
河北工业大学控制科学与工程学院
河北农业大学理工学院
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出处
《电视技术》
北大核心
2017年第2期54-60,共7页
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基金
国家自然科学基金项目(61305101
61503118)
+2 种基金
河北省自然科学基金项目(F2014202121
F2015202239)
天津科技计划项目(14RCGFGX00846)
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文摘
物体识别是家居服务机器人的主要问题之一,考虑到家居非结构化环境下物体识别的复杂性,将不依赖图像分割的局部特征作为关键特征。针对传统SURF算法运算量大的问题,模拟生物视觉功能,提出了一种基于显著性区域指导的局部特征算法。首先采用视觉选择性注意机制提取图像显著区域,然后提取显性物体区域SURF特征,最后完成与目标图像的特征点匹配,实现场景中目标物体的识别。实验证明,和传统SURF算法相比,改进算法速度得到有效提高,同时识别率提高了约10%。
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关键词
物体识别
家居服务机器人
SURF特征
视觉选择性注意机制
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Keywords
object recognition
home service robot
SURF features
visual selective attention mechanism
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分类号
TN911.73
[电子电信—通信与信息系统]
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题名一种服务机器人的实时物体识别与跟踪系统
被引量：1
- 2
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作者
薛翠红
齐立萍
杨鹏
贾超
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机构
河北工业大学控制科学与工程学院
天津理工大学聋人工学院
河北工业大学研究生院
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出处
《河北工业大学学报》
CAS
2015年第6期1-6,32,共7页
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基金
国家自然科学基金(61305101)
天津市科技计划项目(14RCGFGX00846)
+2 种基金
河北省自然科学基金(F2015202239
F2014202121
F2010000137)
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文摘
针对室内复杂环境下对家居服务机器人识别与跟踪物体的可靠性与实时性要求,提出了把Adaboost算法和Camshift算法相结合的新思路,并引入一种基于视频帧间相关性分析的新的检测策略,通过设定相邻视频帧中检测到的物体区域的重合率来剔除误检窗口.将其应用于家居服务机器人的实时物体识别与跟踪领域,既充分利用了Haar特征检测实时性好的特点,又解决了传统Camshift方法需要手工选取跟踪物体的缺点.在分辨率为1 024×768,帧速率为30帧/s的视频上进行测试,每帧图像的检测率由原来的77.2%提高到92.4%,平均用时由原来的70.546 3 ms减少为23.985 1 ms.
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关键词
家居服务机器人
物体识别与跟踪
ADABOOST算法
CAMSHIFT算法
帧间相关性
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Keywords
home service robots
object recognition and tracking
Adoboost algorithm
Camshift algorithm
frame-to-frame correlation
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分类号
TP242.62
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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