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基于机器人视觉的目标追踪算法研究*
作者:王忠飞,张朋涛 日期:2018-12-17/span> 浏览:2655 查看PDF文档
基于机器人视觉的目标追踪算法研究*
摘要:针对目前机器人视觉的目标追踪算法中匹配效率低的问题,对机器人视觉理论、尺度不变特征变换、特征点匹配、高维空间向量等方面进行了研究,对提高目标追踪算法效率的常用方法进行了归纳,提出了一种基于欧氏距离和特征向量夹角的最近邻搜索算法。首先对数据进行了降维操作,计算了高维空间内所有向量到原点的欧氏距离并进行了排序;计算了高维空间内所有向量与随机选择的参考向量之间的夹角,并进行了排序;设定了查询范围参数,计算了查询向量到原点的欧氏距离,淘汰掉了一批非最近邻点,缩小了检索范围;最后计算了查询向量到参考向量之间的夹角,以该夹角为中心,检索出了最近邻。研究结果表明:该方法可大幅减少匹配时间,能有效提高特征匹配的正确率。
关键词:机器人视觉;目标追踪;尺度不变特征变换;特征点匹配中图分类号:TP242 文献标志码:A 文章编号:1001-4551(2018)11-1237-06
本文引用格式:
王忠飞,张朋涛.基于机器人视觉的目标追踪算法研究[J].机电工程,2018,35(11):1237-1242.
WANG Zhongfei, ZHANG Pengtao. Target tracking algorithm base on robot vision[J].Journal of Mechanical & Electrical Engineering, 2018,35(11):1237-1242.
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