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一种安保机器人车底高危目标检测方法

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安保机器人作为人工智能、自动控制等技术的综合体,对保障民生安全具有重大意义.受限于车底结构非完整平面,光照不充分,车速非匀速等因素,目前安保机器人对车底高危目标识别准确率较低,检测效率亟待提高.为此,本文提出了一种安保机器人车底高危目标检测方法.首先采用双边滤波器处理输入图像并进行一次小波变换,再将小波域中的低频图像作为输入并利用SURF(Speeded up Robust Features)提取特征点,然后使用基于方向和尺度约束的单向匹配策略寻找匹配点对.在此基础上,采用改进的减小迭代次数的RAN SAC(Random Sample Consensus)算法剔除错误匹配点对,并校正目标图像,最后采用基于卷积的NCC算法分块匹配策略寻找危险品位置.实验结果表明,在特征匹配部分本方法相对于SURF+RANSAC算法的匹配正确率提高1.3％,耗时缩短24.2％,在后续目标检测阶段能够标定出危险品位置,满足车底危险品检测要求.
High-Risk Target Detection Method for Security Robot Vehicle Bottom

高春艳、吕盛璠、吕晓玲、孙凌宇

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河北工业大学机械工程学院,天津300130

安保机器人 目标检测 图像处理 图像匹配

国家重点研发计划河北省应用基础研究计划重点基础研究项目

2018YFB130530117961820D

2022

机械设计与制造
辽宁省机械研究院

机械设计与制造

CSTPCD北大核心
影响因子：0.511
ISSN：1001-3997
年,卷(期)：2022.378(8)
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