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基于四旋翼飞行器的动态场景多目标检测和追踪方法.pdf

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基于 四旋翼 飞行器 动态 场景 多目标 检测 追踪 方法
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本 科 生 毕 业 论 文(设计) 题目 基于四旋翼飞行器的动态场景多目标检测和追踪方法 姓名 /学号 王钟雷 /3110104973 指导教师 许超 年级与专业 自动化 2011 级 所在 院系 控制科学与工程 学院浙江大学本科生毕业论文 基于四旋翼飞行器的动态场景多目标检测和追踪方法 致 谢 这篇 文章是 我 在 求是园四年生活的句点 ,在 我即将 结束 本科课业 之际 ,借此机会 向 我 的导师、 同门 以及家人表 达 感谢 。 感谢我的导师许超教授 , 感谢他在我本科 生涯 中 对我 的指引 和 帮助 。 在我 面临 研究 方向的选择时,许超教授 给与 我 的 施展空间和学术指导让我 坚定了 决心,继续探索智能 系统和机器学习的未知领域。在 他 组建的小型空中机器人实验室中,我 完成了 自我 的 技术积累 , 这 将 是 我 日后 生活 故事的开始 。 感谢实验室的各位师兄 , 叶长春 师兄 、 韩滔师兄 、 朱疆成 师兄 、 张泉泉 师兄和 叶波 师兄 在科研和生活上 对我的帮助。尤其 感谢叶长春师兄 协助我完成 飞行实验, 也 要 感谢 叶 师兄 在 飞行器 硬件 、 飞行器操控 上给与 我 的 指导 。 感谢空中 机器人组的 其他 同窗,翁一桢、秦通 、 刘昊俣、刘星索、黄夏楠和娄常绪 。在 2014 年 夏天 与 各位 一同 准备国际空中机器人竞赛 的 时光 如此珍贵 ,感谢 各位 能够 以 耐心和 信心 ,等待我技术的成熟。 最后 ,把这篇文章献给我的父母 , 感谢你们 在 四年中 一如既往 的支持 。 虽然今后 的 岁月里 再无 家乡 的 春夏秋冬 , 但 它 总是我 深沉 的后方。 王钟雷 2015 年 5 月 于 浙大玉泉 基于四旋翼飞行器的动态场景多目标检测和追踪方法 浙江大学本科生毕业论文 浙江大学本科生毕业论文 基于四旋翼飞行器的动态场景多目标检测和追踪方法 I 摘 要 随着 机器视觉的 快速发展 和 相关 硬件的 不断升级 , 基于 机器视觉的 多目标 追踪系统 开始 被运用于公共空间监控 和车 流量 分析等领域 ,同时也 成为一个 研究热点。本文 针对 多目标视觉 追踪 系统 的 关键问题 展开 研究, 以此 为基础 构建出 一个能 运用 于 飞行 场景中的多目标 视觉 追踪系统 , 并尝试 运用 该系统 应对 国际空中 机器人竞赛的 第七代 任务 。 本文 的 主要 工作 包括 以下几 点 : 研究分析了 新兴 的高 鲁棒 性单目标追踪系统 Tracking-Learning-Detection( TLD) 的 系统架构和具体算法,并考察了 TLD 推广 为 多目标系统的可行性。 针对 国际空 中机器人竞赛的第七代任务, 在 TLD 的系统框架内 填充了针对性的 反向投影 检测 算法 、 最近邻 匹配 算法 和 颜色直方图 学习算法 , 并提出 了 一种改进 后 的最近邻 匹配 方法 。 新 系统 不仅 能够适应 需求 , 而且具有 运算 量小 、 模块彼此独立 的特点 。 在 ROS( Robot Operation System) 环境 中实现了 该 系统,并进行了 基础 性能测试。 将多目标 追踪系统 集成 进飞行器控制系统, 调试 了 飞行器 控制参数 和 追踪系统参数 。 在 此基础上 进行了 实际 飞行场景下的性能测试。 关键 词 : 多目标 追踪,飞行器 , 颜色 直方图,反向投影,最近邻匹配 基于四旋翼飞行器的动态场景多目标检测和追踪方法 浙江大学本科生毕业论文 II Abstract With the rapid development of computer vision and the upgrade of hardware, multi-target visual tracking system has been applied in public security and traffic flow analysis. This topic has also become a research focus. This paper presents analysis of critical problems in multi-target visual tracking and introduce a new system that can be applied on aerial robot. This paper also presents a partial solution to the mission 7 from IARC (International Aerial Robotics Competition) with the system. The main research work includes the following: The analysis of a robust single target tracking system Tracking-Learning-Detection (TLD) is presented, including the system structure and algorithm. This paper also discusses the possibility of bringing TLD into multi-target problem. For the IARC mission 7, the TLD structure is combined with back projection, nearest-neighbor matching and color histogram to form a specific system. An improved nearest-neighbor matching method is presented. The new system could complete tasks with low computation burden and independent modules. The new system is implemented in ROS (Robot Operation System). Basic test is conducted. The system is integrated into quadrotor control system as feedback. Parameter tuning and test in flight condition is applied. Keywords: multi-target tracking, quadrotor, color histogram, back projection, nearest-neighbor matching 浙江大学本科生毕业论文基于四旋翼飞行器的动态场景多目标检测和追踪方法目录目录......................................................................................................................................... iii1绪论....................................................................................................................................... 11.1研究背景和意义.......................................................................................................... 11.2国内外研究进展.......................................................................................................... 21.2.1单目标追踪技术............................................................................................. 21.2.2多目标追踪..................................................................................................... 31.2.3 TLD算法简介................................................................................................. 41.3本文研究方法.............................................................................................................. 51.4本文组织结构.............................................................................................................. 62 TLD系统分析....................................................................................................................... 72.1算法细节...................................................................................................................... 72.1.1检测器............................................................................................................. 72.1.2追踪器............................................................................................................. 82.1.3学习器............................................................................................................. 92.2 TLD系统结构.............................................................................................................. 92.3推广至多目标情景...................................................................................................... 112.3.1思路................................................................................................................. 112.3.2效果................................................................................................................. 112.3.3其它可行性分析............................................................................................. 122.4本章小结...................................................................................................................... 133多目标追踪系统设计和实现............................................................................................... 153.1基于反向投影的检测器.............................................................................................. 153.1.1 H-S颜色直方图.............................................................................................. 153.1.2反向投影......................................................................................................... 16iii基于四旋翼飞行器的动态场景多目标检测和追踪方法浙江大学本科生毕业论文3.2基于运动模型和最近邻匹配的追踪器...................................................................... 183.2.1运动模型......................................................................................................... 183.2.2最近邻匹配..................................................................................................... 193.3颜色直方图学习器...................................................................................................... 233.4实际系统结构与工作流程.......................................................................................... 263.4.1系统软硬件结构............................................................................................. 263.4.2工作流程图..................................................................................................... 273.5本章小结...................................................................................................................... 304独立摄像头实验................................................................................................................... 314.1追踪效果...................................................................................................................... 314.2本章小结...................................................................................................................... 345飞行实验............................................................................................................................... 355.1飞行器控制系统.......................................................................................................... 355.2追踪效果...................................................................................................................... 365.3本章小结...................................................................................................................... 386总结和未来工作展望........................................................................................................... 396.1总结.............................................................................................................................. 396.2未来工作展望.............................................................................................................. 39参考文献..................................................................................................................................... 41iv浙江大学本科生毕业论文基于四旋翼飞行器的动态场景多目标检测和追踪方法1绪论1.1研究背景和意义计算机视觉是指用视觉类传感器,如单目、多目或深度摄像头获取场景信息,并从中提取信息,这一领域被认为是对人类视觉功能的模拟,视觉跟踪就是这样一个仿生过程。想象我们在观察屏幕上一块圆形光斑的移动,我们的大脑首先通过视觉接收一张图像,之后大脑首先判断图像中是否存在高亮度区域(可能是光斑的区域),对比形状与目标形状是否类似,之后确认目标的位置。不断迭代这一过程,我们就能知道光斑的移动信息。因此,视觉追踪就是指通过对连续帧的图像进行预处理,提取、辨识和定位跟踪目标,从而获取目标的运动信息,比如位置轨迹和速度。这一功能通常为更上层的位置预测、事件统计等功能服务。比较常见的应用有车流统计和人流统计,其在虚拟现实中的应用也是一个逐渐升温的方向,比如将手在现实中的移动映射到虚拟场景(如一个网球比赛的场景)中。而多目标视觉追踪(Multi-targetVisualTracking)是视觉跟踪的高级议题,因为除了要处理单目标追踪时的一系列技术难点的同时,多目标追踪还要能够清楚地分辨多个目标,尤其在多目标追踪一般是追踪多个形似目标时,场景中可能存在形似目标的粘连和分割,这一问题需要将单目标追踪技术合理地推广到多维中。这一技术对人类视觉能力的增强作用更大。在上文中的例子中,如果我们需要同时注意屏幕上5个不同形状光斑,人的视觉系统就会遇到困难,而计算机视觉系统在有足够计算资源的情况下能够应对这种需要。多目标视觉追踪现在多为军事和公共安全用途,主要用于区域内人员动作的监控。1997年开始,美国国防部联合卡内基梅隆大学、麻省理工学院等高校开启了视觉监控项目,研究公共空间的人员监控。在交通监控上,用多目标视觉追踪的方法进行车流量监控也已经催生了完整的产品。国际空中机器人大赛(International Aerial Robotics Competition, IARC)[1 ]作为空中机器人领域最具影响力的赛事,同样将注意力投注到了这一领域。在第六代任务完成后,大赛组委会在2014年公布了第七代任务。在第七代任务中,参赛队需要开发出全自主的飞行器,用碰撞和磁场感应两种方法,将地面上无规则运动的10个地面移动机器人赶到场地的指定地点。在这个任务中,同时用于获取多个地面机器人运动信息(如位置、速度甚至加速度)的视觉追踪器,成了全局决策和控制执行的先决条件,只有了解了视野中地面机器人的运动信息,才能够选择最合适的地面机器人去改变它的运动状态,而在控制具体1基于四旋翼飞行器的动态场景多目标检测和追踪方法浙江大学本科生毕业论文地面机器人的过程中,视觉追踪器又作为检测环节。所以,一个精度高、运算快的多目标视觉追踪系统不可或缺。就多目标视觉追踪技术本身而言,一些问题仍然是没有得到解决。如算法鲁棒性的问题,目前并没有出现强鲁棒性的算法,在不同的光照条件、目标模版下,算法就可能失效。而形似的多目标之间的粘连、遮蔽和目标消失与重现会使得算法难以在长时间内准确分辨多个目标,加强这种时空序列上的对应关系判别,又会大大增加计算量,带来在线运行的难度和算法精度之间的取舍问题。所以,多目标视觉追踪,仍然有进一步发展的空间。因此,本设计尝试给第七代任务提供一个合适的多目标追踪系统,并在设计过程中讨论上文所述的技术难点。1.2国内外研究进展多目标追踪是目标追踪的高级议题,其技术基本都是单目标视觉追踪技术的合理推广。所以,本章节首先介绍单目标视觉追踪的研究现状,再介绍目前将这些技术推广到多目标问题中所涉及的技术手段。最后简单介绍一种新兴的高鲁棒性单目标追踪算法,TLD算法[2 ]。1.2.1单目标追踪技术王书朋[3 ]认为目标跟踪包括两个部分:目标表示和跟踪;滤波与数据关联。目标表示和跟踪是对目标的图像特征建模后,由跟踪器确定目标在图像中的位置。滤波和数据关联是学习先验知识,处理目标的动态特性。虽然目标追踪被这样表述,但在TLD算法之前没有将这两个部分融合起来的广泛适用的框架,这两个部分被发展成了两条不同的道路。1.2.1.1基于区域的目标追踪这一类的方法将目标抽象化为简单的几何形状,在图像中进行扫描匹配。主要的研究方向是尝试寻找一种匹配方法,能够在更短的时间内更准确地匹配区域。最常用的匹配方法是差平方和准则,后又发展出灰度梯度法[4 ]、最大似然估计法、颜色直方图匹配等[5 ],都是针对如何更好地表述这一区域进行的算法改进。当然也有一些针对计算过程本身的改进,因为区域匹配的方法大多运算量大,所以一旦需要在线运行,减小计算量就是很迫切的需求。对目标的模型进行更新是另外一种改进算法的思路,让目标模型随时间不断更新,使得算法在长时间跟踪中有更好的鲁棒性。2
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