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分块多特征目标描述子的移动机器人目标跟踪
  • ISSN号:1001-0920
  • 期刊名称:控制与决策
  • 时间:2015.11.10
  • 页码:1-6
  • 分类:TP391.4[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]北京工业大学电子信息与控制工程学院,北京100124, [2]计算智能与智能系统北京市重点实验室,北京100124, [3]河北工业职业技术学院信息工程与自动化系,石家庄050091
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(61175087;61105033); 河北省科技支撑计划项目(14275601D).
  • 相关项目:基于深度变分模型及分散控制理论的机器人三维环境建模新方法研究
中文摘要:

为解决机器人目标跟踪过程中的遮挡和外观改变等问题,提出一种分块多特征描述子的方法.该方法将候选样本分块,提取图像片的深度、颜色、纹理特征来表示目标构造检测器.结合目标与机器人的运动构造运动卡尔曼滤波器(MEKF)作为跟踪器.跟踪过程中根据目标深度信息调整其尺寸,结合深度特征及图像片外观相似度进行检测并处理遮挡.实验结果表明,该算法对目标的尺度变化、光照改变和遮挡现象具有较强的鲁棒性.

英文摘要:

To deal with the problem of occlusion and appearance changes in person tracking with a mobile robot, an algorithm based on patches-based-multi-cues representation is proposed. The algorithm segments the candidate sample and extracts the depth information, color histograms, texture histograms from each image slice for constructing the detector. A motion extended Kalman filter(MEKF) is obtained by considering the motion of the robot and target. As tracking evolves, the target’s size is adaptively adjusted according to the depth histogram. Furthermore, occlusion is identified by simultaneously detecting the depth features and appearance model. Experiments results show that the proposed approach has better robustness for dealing with the problem of scale changes, illumination variations, and occlusion.

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期刊信息
  • 《控制与决策》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中华人民共和国教育部
  • 主办单位:东北大学
  • 主编:张嗣瀛 王福利
  • 地址:沈阳市东北大学125信箱
  • 邮编:110004
  • 邮箱:kzyjc@mail.neu.edu.cn
  • 电话:024-83687766
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-0920
  • 国内统一刊号:ISSN:21-1124/TP
  • 邮发代号:8-51
  • 获奖情况:
  • 1997年被评为辽宁省优秀编辑部,1999年期刊影响因子在信息与系统类期刊中排名第二位
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国数学评论(网络版),德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:32961