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    目標(biāo)跟蹤機(jī)器人算法分析

    2021-10-12 07:53:47王樹(shù)偉王雪蘇勃赫張文瑞楊興旺
    錦繡·下旬刊 2021年11期
    關(guān)鍵詞:目標(biāo)跟蹤

    王樹(shù)偉 王雪 蘇勃赫 張文瑞 楊興旺

    摘要:本文將詳細(xì)介紹目標(biāo)跟蹤機(jī)器人算法的具體流程,通過(guò)專業(yè)的研究與調(diào)查,精準(zhǔn)找出機(jī)器人算法在目標(biāo)跟蹤中的具體應(yīng)用,如匹配轉(zhuǎn)角點(diǎn)、強(qiáng)化仿射變換等,并利用Mean-Shift算法來(lái)完善機(jī)器人的目標(biāo)跟蹤水平,從而提升機(jī)器人算法的實(shí)用性。

    關(guān)鍵詞:機(jī)器人算法;目標(biāo)跟蹤;仿射變換

    引言:

    在探索機(jī)器人內(nèi)部功能的過(guò)程中,實(shí)時(shí)的目標(biāo)追蹤屬其內(nèi)部的重要功能,在研究目標(biāo)跟蹤下機(jī)器人的算法時(shí),相關(guān)人員應(yīng)明確機(jī)器人算法的具體要求,借助適宜的跟蹤算法,有效達(dá)成相關(guān)項(xiàng)目的實(shí)用性需求,全面改善相關(guān)算法的應(yīng)用性能。

    1.目標(biāo)跟蹤機(jī)器人算法的具體流程

    在探究目標(biāo)跟蹤機(jī)器人算法前,相關(guān)人員需明確算法內(nèi)部包含的要素,如密度、大小等,并根據(jù)該類指標(biāo)設(shè)定密度函數(shù),完成相關(guān)數(shù)據(jù)采樣工作。在目標(biāo)跟蹤機(jī)器人算法中,相關(guān)人員應(yīng)依照前一幀的目標(biāo)來(lái)不斷搭建目標(biāo)選項(xiàng),適時(shí)計(jì)算出相鄰兩幀候選項(xiàng)的目標(biāo)系數(shù),將其放置到目標(biāo)函數(shù)公式內(nèi)。

    為加強(qiáng)目標(biāo)跟蹤機(jī)器人算法的精準(zhǔn)度與適應(yīng)性,相關(guān)人員采用了Mean-Shift算法,在該類算法中可將更多數(shù)據(jù)模型放置到相同的視頻流內(nèi),即使研究的對(duì)象相同也會(huì)在相鄰的幾幀中看出不同類型的視圖。工作人員在應(yīng)用目標(biāo)跟蹤機(jī)器人算法期間,若其搭建起一個(gè)帶有不同視圖描述且富有尺度變化的目標(biāo)模型時(shí),其能在該類視頻中找尋到極為精準(zhǔn)的追蹤對(duì)象。若數(shù)據(jù)模型內(nèi)的應(yīng)用對(duì)象帶有變換、旋轉(zhuǎn)等視圖時(shí),相關(guān)人員應(yīng)及時(shí)轉(zhuǎn)變仿射方式,也能該視頻中的圖像進(jìn)行適宜縮放。在實(shí)行仿射變換的過(guò)程中,工作人員需對(duì)其采取特征點(diǎn)匹配,而在當(dāng)前目標(biāo)跟蹤機(jī)器人算法中,其內(nèi)部的特征點(diǎn)為轉(zhuǎn)角點(diǎn)。在使用目標(biāo)跟蹤機(jī)器人算法期間,相關(guān)人員需明確該算法的執(zhí)行流程,利用對(duì)相關(guān)流程的科學(xué)管控來(lái)強(qiáng)化算法應(yīng)用的精準(zhǔn)度。

    2.機(jī)器人算法在目標(biāo)跟蹤中的具體應(yīng)用

    2.1匹配轉(zhuǎn)角點(diǎn)

    在應(yīng)用目標(biāo)跟蹤機(jī)器人算法的過(guò)程中,轉(zhuǎn)角點(diǎn)的匹配屬重要工作任務(wù),該項(xiàng)轉(zhuǎn)換工作多用在仿射變換中,在計(jì)算相關(guān)仿射結(jié)構(gòu)期間應(yīng)精準(zhǔn)找出該結(jié)構(gòu)的內(nèi)部興趣特征點(diǎn),而該類特征點(diǎn)的主要用途為連接兩個(gè)不同的圖像,若特征點(diǎn)的匹配不合理,其獲取的仿射結(jié)構(gòu)也會(huì)存在各種問(wèn)題,且目標(biāo)尺度值的準(zhǔn)確性將遭受懷疑。

    一般來(lái)講,仿射結(jié)構(gòu)內(nèi)部的轉(zhuǎn)角點(diǎn)多產(chǎn)生在多個(gè)或兩個(gè)邊緣中,而邊緣的確認(rèn)則要依賴于不同對(duì)象間的界限與相同對(duì)象間不同部分的邊界,也就是說(shuō)通過(guò)轉(zhuǎn)角點(diǎn)的計(jì)算可精準(zhǔn)發(fā)現(xiàn)仿射結(jié)構(gòu)。在使用Mean-Shift算法期間,相關(guān)人員應(yīng)及時(shí)比對(duì)其內(nèi)部產(chǎn)出的各項(xiàng)數(shù)據(jù),即對(duì)比不同數(shù)據(jù)的彩色柱狀圖,由于該類算法對(duì)計(jì)算背景與相關(guān)目標(biāo)的敏感度較強(qiáng),若目標(biāo)彩色柱狀圖的分布與相關(guān)背景較相似,利用Mean-Shift算法可準(zhǔn)確找出目標(biāo)中心與實(shí)際情況的位置差,繼而運(yùn)用轉(zhuǎn)角點(diǎn)的匹配就精準(zhǔn)追蹤與識(shí)別具體目標(biāo)。

    2.2確認(rèn)試驗(yàn)環(huán)境

    為探尋目標(biāo)跟蹤機(jī)器人算法的應(yīng)用效果,相關(guān)人員應(yīng)開(kāi)展適宜的算法試驗(yàn),在找尋機(jī)器人算法中的各項(xiàng)數(shù)值時(shí),應(yīng)及時(shí)確認(rèn)試驗(yàn)環(huán)境。具體來(lái)看,本次實(shí)驗(yàn)采用的數(shù)據(jù)平臺(tái)帶有視頻數(shù)據(jù),其內(nèi)存為2GB,相關(guān)人員應(yīng)根據(jù)相關(guān)器械詳盡收集該算法內(nèi)的數(shù)據(jù)信息,為加強(qiáng)該類數(shù)據(jù)信息的集中性,其圖像被轉(zhuǎn)變成320*240類型的像素。為確保試驗(yàn)環(huán)境的適宜性,工作人員在應(yīng)用機(jī)器人算法前,對(duì)試驗(yàn)環(huán)境進(jìn)行了相應(yīng)測(cè)試,其利用記錄追蹤的方式來(lái)感受著環(huán)境的改變,當(dāng)環(huán)境出現(xiàn)改變時(shí),其測(cè)算出的數(shù)據(jù)信息也存有不同程度的誤差,在實(shí)行具體的數(shù)據(jù)追蹤期間,借助相關(guān)公式來(lái)獲取真實(shí)目標(biāo)的高度與寬度,一般來(lái)講,相對(duì)尺度的誤差多在1左右、而目標(biāo)中心位置的誤差與0接近。

    2.3強(qiáng)化仿射變換

    在確定試驗(yàn)環(huán)境后,試驗(yàn)人員應(yīng)依照此前轉(zhuǎn)角點(diǎn)的匹配來(lái)完成仿射變換。一般來(lái)講,在運(yùn)用目標(biāo)跟蹤機(jī)器人算法的過(guò)程中,若連續(xù)2-3幀產(chǎn)生轉(zhuǎn)角點(diǎn),需采用轉(zhuǎn)角匹配法來(lái)完成仿射變換工作,找出適宜的仿射結(jié)構(gòu)。當(dāng)該類算法處在二維狀態(tài)中時(shí),為增強(qiáng)仿射結(jié)構(gòu)計(jì)算的精準(zhǔn)度,相關(guān)人員應(yīng)找出3個(gè)匹配點(diǎn),若匹配點(diǎn)在3個(gè)以內(nèi),其計(jì)算出的仿射結(jié)構(gòu)將難以保證相關(guān)數(shù)值的準(zhǔn)確。同時(shí),在進(jìn)行轉(zhuǎn)換點(diǎn)匹配的過(guò)程中,相關(guān)人員應(yīng)精準(zhǔn)找出垂直方向與水平方向內(nèi)的尺度因子,并通過(guò)Mean-Shift算法來(lái)查找出對(duì)應(yīng)的目標(biāo)候選項(xiàng),從而利用尺度因子的內(nèi)部數(shù)值來(lái)改善目標(biāo)數(shù)據(jù)的大小。

    2.4獲取試驗(yàn)結(jié)果

    在完成目標(biāo)跟蹤機(jī)器人算法的計(jì)算后,相關(guān)人員應(yīng)及時(shí)審查該算法結(jié)果,確認(rèn)該項(xiàng)目標(biāo)跟蹤的合理性、準(zhǔn)確性。具體來(lái)看,在采用Mean-Shift算法的過(guò)程中,試驗(yàn)人員應(yīng)適時(shí)審視其算法目標(biāo)的完成度,比如,在某一個(gè)數(shù)據(jù)集內(nèi)該算法的主要跟蹤目標(biāo)為一輛轎車,隨著數(shù)據(jù)集內(nèi)部算法的變化,該轎車的尺度也出現(xiàn)較大改變,而在該轎車進(jìn)入到停車場(chǎng)后,雖然該轎車的內(nèi)部數(shù)據(jù)出現(xiàn)了遮擋,但通過(guò)適宜的算法仍能看出該轎車的準(zhǔn)確位置,因而使用Mean-Shift算法可精準(zhǔn)測(cè)算出跟蹤目標(biāo)的具體位置,該試驗(yàn)可有效實(shí)現(xiàn)跟蹤目標(biāo)的數(shù)據(jù)測(cè)量工作,提升機(jī)器人算法數(shù)據(jù)測(cè)試的準(zhǔn)確性。

    3.總結(jié)

    綜上所述,針對(duì)目標(biāo)跟蹤機(jī)器人算法的使用來(lái)說(shuō),相關(guān)人員應(yīng)依照該算法的計(jì)算形態(tài)實(shí)行目標(biāo)跟蹤測(cè)試,并利用其目標(biāo)尺寸的變化來(lái)找出目標(biāo)像素個(gè)數(shù),嚴(yán)格控制相關(guān)算法的應(yīng)用時(shí)間,繼而有效提升目標(biāo)追蹤工作的準(zhǔn)確性,將其運(yùn)用到更多領(lǐng)域中。

    參考文獻(xiàn)

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    作者簡(jiǎn)介:王樹(shù)偉(1992.2—),男,漢族,籍貫:河北邯鄲人,北華航天工業(yè)學(xué)院電子與控制工程學(xué)院,20級(jí)在讀研究生,碩士學(xué)位,專業(yè):電子信息,研究方向:控制工程.

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