一种移动机器人的高精度目标识别方法与流程

1.本发明属于机器人技术领域，具体涉及一种移动机器人的高精度目标识别方法。

背景技术：

2.随着计算机技术、控制技术、传感器技术、人工智能以及其他相关学科领域的发展，移动机器人作为集多学科技术的机电一体化产品，从最开始的人工控制、半自主控制到现在的全自主控制乃至以后的人工智能控制，其智能化程度日益提高，同时对环境信息的感知和处理能力要求也不断提高。图像作为环境信息最直观的载体，其采集与识别分析技术在智能化机器人的研究中起着举足轻重的地位。
3.智能移动机器人在对拍摄到的视觉图像进行分析和理解的基础上，能自主的完成定位建图、导航以及物体抓取等任务，其中目标识别技术是其非常重要的一个基础环节，它是移动机器人定位与建图、导航以及物体抓取的前提和重要保障，移动机器人能否准确的识别出障碍、地图信息、环境特征与目标物体等，会直接关系到移动机器人的整体性能。另外移动机器人是在运动过程获取图像的，会存在以抖动噪声为主的许多不利因素的干扰，会影响识别的准确度，从而会降低整个系统的性能。因此为提高移动机器人的整体智能化程度，研究基于移动机器人的目标识别技术有着极其重要的意义。

技术实现要素：

4.本发明的目的在于提供一种移动机器人的高精度目标识别方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
5.本发明提供了一种移动机器人的高精度目标识别方法，包括目标识别系统和移动系统，所述目标识别系统和移动系统均与传感模块、信号处理模块、驱动模块、通讯模块和控制模块通过电性连接，所述目标识别系统和移动系统均通过通讯模块与中央处理器连接，所述目标识别系统包括目标检测、目标分类、目标识别、目标确认、目标描述和目标跟踪六个模块；
6.所述目标跟踪模块包括图像采集子模块、图像处理子模块以及伺服机构子模块；所述图像采集子模块的包括图像的采集和目标在屏幕上的显示，通过摄像头和图像采集卡完成；所述图像处理子模块包括图像采集、图像滤波、图像分割、特征提取、目标预测；所述图像处理子模块完成图像的处理，提取出目标信号，得到目标的运动信息，包括位置信息和速度信息，提供给伺服机构子模块；所述伺服机构子模块接收来自图像处理子模块的信息，通过驱动电路带动云台上的摄像头发生转动,使运动目标一直锁定在摄像头的视野中。
7.进一步的，所述传感模块用于检测机器人外部信息，包括图像、速度、位置和声音，并将其检测到的信息反馈给控制部分然后对其作出相应的响应。
8.进一步的，所述信号处理模块包括a/d采样板、时序控制&信号接口板、信号处理板、存储板和电源板五个插件。
9.进一步的，所述管控系统通过信息采集模块在高速入口和服务区入口分别进行记
录，将采集到的信息数据进行存储、入库、查询、分析、整合和上传共享。
10.进一步的，所述驱动模块是驱使执行结构运动的部分，按照控制系统发出的指令信号，借助动力元件使机器人进行动作，设置为步进电机、直流电机以及伺服电机三者中任意一种均可。
11.进一步的，所述通讯模块用于完成于机器人与控制端的信息交流，实现远程检测和控制。
12.进一步的，所述控制模块是移动机器人的核心部件，相当于人体的大脑，主要负责信息的取、加工、处理和输出功能，指导着机器人本体的动作。
13.进一步的，包括以下步骤：
14.(1)利用摄像头采集图像，监视特定目标的运动，定时收集场景信息，将格式刷转化为真彩位图进行储存，同时调用控件在计算机上实时机器人的运行情况；
15.(2)将真彩位图进行二值化处理后整体的像素会呈现出黑和白两种状态，根据现场环境的光照条件、颜饱和度和对比度的实际情况进行调整，设置适和的阀值，将被识别目标的图像转换为白，其它转换为黑，实现对监测目标的识别；
16.(3)利用水平投影检测待测目标的水平位置，利用垂直投影检测目标的垂直位置；图像定位法大体上有基于神经网络的图像定位法、基于模板匹配的图像定位法、直线边缘检测法、统计直方图及投影法，以上几种方法中前三种方法计算量很大，而最后一种对噪声特别的敏感，都不能使系统达到最佳的定位效果，故本设计采用投影法来实现对目标的定位；
17.(4)使用mean shift算法对目标的实现跟踪，是将视频图像的所有帧作meanshift运算，并将上一帧的结果作为下一帧meanshift算法的初始值，反复的迭代下去，对采集视频图像进行分析，meanshift算法首先将图像的矩与直方图反向投影，利用数学公式计算出运动区域的质心，然后根据质心对运动物体中心点进行追踪；
18.(5)当目标做超机动运动或者目标的背景急剧变化，导致目标丢失时,需要重新搜索目标，在设定波门的基础上扩大搜索范围，进行相应的图像处理，即在一个更大的范围内搜索，一旦搜索到目标，就跳出搜索，转入正常的跟踪过程。
19.本发明具有以下有益效果：
20.1、本发明通过图像处理子模块完成图像的处理，提取出目标信号，得到目标的运动信息，包括位置信息和速度信息，提供给伺服机构子模块，接着由伺服机构子模块接收来自图像处理子模块的信息，通过驱动电路带动云台上的摄像头发生转动,使运动目标一直锁定在摄像头的视野中，从而可以实现对特定目标的识别和跟踪；
21.2、本发明通过使用mean shift算法对目标的实现跟踪，将视频图像的所有帧作meanshift运算，并将上一帧的结果作为下一帧meanshift算法的初始值，反复的迭代下去，对采集视频图像进行分析，meanshift算法首先将图像的矩与直方图反向投影，利用数学公式计算出运动区域的质心，然后根据质心对运动物体中心点进行追踪，避免因抖动噪声为主不利因素的干扰，从而避免影响识别的准确度。
附图说明
22.图1为本发明的系统框图；
23.图2为本发明的信号处理模块的硬件组成框图。
具体实施方式
24.为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
25.请参阅附图1-2，本发明提供了一种移动机器人的高精度目标识别方法，包括目标识别系统和移动系统，目标识别系统和移动系统均与传感模块、信号处理模块、驱动模块、通讯模块和控制模块通过电性连接，目标识别系统和移动系统均通过通讯模块与中央处理器连接，目标识别系统包括目标检测、目标分类、目标识别、目标确认、目标描述和目标跟踪六个模块；
26.目标跟踪模块包括图像采集子模块、图像处理子模块以及伺服机构子模块；图像采集子模块的包括图像的采集和目标在屏幕上的显示，通过摄像头和图像采集卡完成；图像处理子模块包括图像采集、图像滤波、图像分割、特征提取、目标预测；图像处理子模块完成图像的处理，提取出目标信号，得到目标的运动信息，包括位置信息和速度信息，提供给伺服机构子模块；伺服机构子模块接收来自图像处理子模块的信息，通过驱动电路带动云台上的摄像头发生转动,使运动目标一直锁定在摄像头的视野中；
27.传感模块用于检测机器人外部信息，包括图像、速度、位置和声音，并将其检测到的信息反馈给控制部分然后对其作出相应的响应，利用这样的一个信息回路能大大提高移动机器人的工作精度；
28.信号处理模块包括a/d采样板、时序控制&信号接口板、信号处理板、存储板和电源板五个插件；
29.管控系统通过信息采集模块在高速入口和服务区入口分别进行记录，将采集到的信息数据进行存储、入库、查询、分析、整合和上传共享；
30.驱动模块是驱使执行结构运动的部分，按照控制系统发出的指令信号，借助动力元件使机器人进行动作，设置为步进电机、直流电机以及伺服电机三者中任意一种均可；步进电机、直流电机以及伺服电机是移动机器人设计中经常采用的，此外也有采用液压或者气动等驱动装置；
31.通讯模块用于完成于机器人与控制端的信息交流，实现远程检测或者控制；
32.控制模块是移动机器人的核心部件，相当于人体的大脑，主要负责信息的取、加工、处理和输出功能，指导着机器人本体的一切智能性动作。
33.一种移动机器人的高精度目标识别方法，包括以下步骤：
34.(1)利用摄像头采集图像，监视特定目标的运动，定时收集场景信息，将格式刷转化为真彩位图进行储存，同时调用控件在计算机上实时机器人的运行情况；
35.(2)将真彩位图进行二值化处理后整体的像素会呈现出黑和白两种状态，根据现场环境的光照条件、颜饱和度和对比度的实际情况进行调整，设置适和的阀值，将被识别目标的图像转换为白，其它转换为黑，实现对监测目标的识别；
36.(3)利用水平投影检测待测目标的水平位置，利用垂直投影检测目标的垂直位置；
图像定位法大体上有基于神经网络的图像定位法、基于模板匹配的图像定位法、直线边缘检测法、统计直方图及投影法，以上几种方法中前三种方法计算量很大，而最后一种对噪声特别的敏感，都不能使系统达到最佳的定位效果，故本设计采用投影法来实现对目标的定位；
37.(4)使用mean shift算法对目标的实现跟踪，是将视频图像的所有帧作meanshift运算，并将上一帧的结果作为下一帧meanshift算法的初始值，反复的迭代下去，对采集视频图像进行分析，meanshift算法首先将图像的矩与直方图反向投影，利用数学公式计算出运动区域的质心，然后根据质心对运动物体中心点进行追踪；
38.(5)当目标做超机动运动或者目标的背景急剧变化，导致目标丢失时,需要重新搜索目标，在设定波门的基础上扩大搜索范围，进行相应的图像处理，即在一个更大的范围内搜索，一旦搜索到目标，就跳出搜索，转入正常的跟踪过程。
39.以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不会使相应技术方案的本质脱离本发明技术方案的保护范围。

技术特征：

1.一种移动机器人的高精度目标识别方法，包括目标识别系统和移动系统，其特征在于：所述目标识别系统和移动系统均与传感模块、信号处理模块、驱动模块、通讯模块和控制模块通过电性连接，所述目标识别系统和移动系统均通过通讯模块与中央处理器连接，所述目标识别系统包括目标检测、目标分类、目标识别、目标确认、目标描述和目标跟踪六个模块；所述目标跟踪模块包括图像采集子模块、图像处理子模块以及伺服机构子模块；所述图像采集子模块的包括图像的采集和目标在屏幕上的显示，通过摄像头和图像采集卡完成；所述图像处理子模块包括图像采集、图像滤波、图像分割、特征提取、目标预测；所述图像处理子模块完成图像的处理，提取出目标信号，得到目标的运动信息，包括位置信息和速度信息，提供给伺服机构子模块；所述伺服机构子模块接收来自图像处理子模块的信息，通过驱动电路带动云台上的摄像头发生转动,使运动目标一直锁定在摄像头的视野中。2.根据权利要求1所述的一种移动机器人的高精度目标识别方法，其特征在于：所述传感模块用于检测机器人外部信息，包括图像、速度、位置和声音，并将其检测到的信息反馈给控制部分然后对其作出相应的响应。3.根据权利要求1所述的一种移动机器人的高精度目标识别方法，其特征在于：所述信号处理模块包括a/d采样板、时序控制&信号接口板、信号处理板、存储板和电源板五个插件。4.根据权利要求1所述的一种移动机器人的高精度目标识别方法，其特征在于：所述管控系统通过信息采集模块在高速入口和服务区入口分别进行记录，将采集到的信息数据进行存储、入库、查询、分析、整合和上传共享。5.根据权利要求1所述的一种移动机器人的高精度目标识别方法，其特征在于：所述驱动模块是驱使执行结构运动的部分，按照控制系统发出的指令信号，借助动力元件使机器人进行动作，设置为步进电机、直流电机以及伺服电机三者中任意一种均可。6.根据权利要求1所述的一种移动机器人的高精度目标识别方法，其特征在于：所述通讯模块用于完成于机器人与控制端的信息交流，实现远程检测和控制。7.根据权利要求1所述的一种移动机器人的高精度目标识别方法，其特征在于：所述控制模块是移动机器人的核心部件，相当于人体的大脑，主要负责信息的取、加工、处理和输出功能，指导着机器人本体的动作。8.根据权利要求1-7所述的一种移动机器人的高精度目标识别方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)利用摄像头采集图像，监视特定目标的运动，定时收集场景信息，将格式刷转化为真彩位图进行储存，同时调用控件在计算机上实时机器人的运行情况；(2)将真彩位图进行二值化处理后整体的像素会呈现出黑和白两种状态，根据现场环境的光照条件、颜饱和度和对比度的实际情况进行调整，设置适和的阀值，将被识别目标的图像转换为白，其它转换为黑，实现对监测目标的识别；(3)利用水平投影检测待测目标的水平位置，利用垂直投影检测目标的垂直位置；图像定位法大体上有基于神经网络的图像定位法、基于模板匹配的图像定位法、直线边缘检测法、统计直方图及投影法，以上几种方法中前三种方法计算量很大，而最后一种对噪声特别的敏感，都不能使系统达到最佳的定位效果，故本设计采用投影法来实现对目标的定位；
(4)使用mean shift算法对目标的实现跟踪，是将视频图像的所有帧作meanshift运算，并将上一帧的结果作为下一帧meanshift算法的初始值，反复的迭代下去，对采集视频图像进行分析，meanshift算法首先将图像的矩与直方图反向投影，利用数学公式计算出运动区域的质心，然后根据质心对运动物体中心点进行追踪；(5)当目标做超机动运动或者目标的背景急剧变化，导致目标丢失时,需要重新搜索目标，在设定波门的基础上扩大搜索范围，进行相应的图像处理，即在一个更大的范围内搜索，一旦搜索到目标，就跳出搜索，转入正常的跟踪过程。

技术总结

本发明提供了一种移动机器人的高精度目标识别方法，包括目标识别系统和移动系统，所述目标识别系统和移动系统均与传感模块、信号处理模块、驱动模块、通讯模块和控制模块通过电性连接，所述目标识别系统和移动系统均通过通讯模块与中央处理器连接。该移动机器人的高精度目标识别方法通过图像处理子模块完成图像的处理，提取出目标信号，得到目标的运动信息，包括位置信息和速度信息，提供给伺服机构子模块，接着由伺服机构子模块接收来自图像处理子模块的信息，通过驱动电路带动云台上的摄像头发生转动,使运动目标一直锁定在摄像头的视野中，从而可以实现对特定目标的识别和跟踪。踪。踪。