一种机器人视觉跟踪方法及其系统技术方案

本发明专利技术提出了一种机器人视觉跟踪方法，方法包括：跟踪目标框选，以矩形框中心点建立坐标位置(x0,y0)；目标中心点预测，在下一帧图像中，通过运动预测计算跟踪目标在坐标系中位置，图像最大宽度为R，最大高度为C，设第n帧x坐标方向(宽度方向)的目标中心坐标为x(n),y方向(高度方向)的坐标位置为y(n)；跟踪目标检测，以当前预测的中心点位置，分别沿x和y方向，对跟踪目标进行检测；目标跟踪，根据目标在x方向和y方向的移动情况，生成位移命令，通知机器人或摄像头按相应的位移移动；本发明专利技术的机器人视觉跟踪方法运行速度快，跟踪效果好，不依赖任何第三方库，可移植性强，能在普通处理器即可运行。从而在机器人等领域产品大大降低平台成本。

A Robot Vision Tracking Method and System

The invention provides a robot vision tracking method, which includes: tracking target frame selection, establishing coordinate position (x0, y0) with rectangular frame center point, predicting target center point, calculating tracking target position in coordinate system through motion prediction in the next frame image, the maximum width of image is R, the maximum height is C, and setting n. The target center coordinate of frame X coordinate direction (width direction) is x (n), and the coordinate position of Y direction (height direction) is y (n); tracking target detection detects the tracking target along X and Y direction respectively according to the current predicted center position; target tracking generates displacement commands according to the movement of the target in X direction and Y direction. The robot vision tracking method of the present invention has the advantages of fast running speed, good tracking effect, no dependence on any third party library, strong portability, and can run on ordinary processors. Thus, the cost of platform can be greatly reduced in the field of robots and other products.

【技术实现步骤摘要】
一种机器人视觉跟踪方法及其系统
本专利技术涉及图像处理及图像识别
，具体的讲涉及一种机器人视觉跟踪方法及其系统。
技术介绍
目前，人工智能算法，特别是计算机视觉算法发展越来越快，并在众多行业和领域中逐渐得到应用。以视觉跟踪为例，在机器人导航、自动驾驶、智能安防等领域应用需求很大。但是，对于视觉跟踪算法，不管是传统的视觉跟踪算法，还是新兴的基于深度学习的计算机视觉算法，算法运算量非常大，通常都是使用GPU或FPGA处理器阵列来进行运算，对处理器性能要求比较高。而对于一些普通智能需求来说，特别是需要在终端侧完成视觉跟踪处理的场景来说，基于高端处理器成本高、功耗高、体积大，难以产品化；例如一些智能玩具机器人、教育机器人等，相关算法需要直接在终端完成，要求算法处理量要小并且实时性高。总的，现有的一些视觉跟踪算法，处理量大，效率低，需要运行在GPU或FPGA等高端处理器上，跟踪效果差。
技术实现思路
因此本专利技术提出一种机器人视觉跟踪方法及其系统，用来解决现有的一些视觉跟踪算法，处理量大，效率低，需要运行在GPU或FPGA等高端处理器上，跟踪效果差的问题。本专利技术的技术方案是这样实现的：本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种机器人视觉跟踪方法，其特征在于，所述方法包括：跟踪目标框选，首先采用矩形框的形式，在图像中框选出需要跟踪的目标，并以矩形框中心点建立坐标位置(x0,y0)；目标中心点预测，在下一帧图像中，通过运动预测计算跟踪目标在坐标系中位置，图像最大宽度为R，最大高度为C，设第n帧x坐标方向(宽度方向)的目标中心坐标为x(n),y方向(高度方向)的坐标位置为y(n)；跟踪目标检测，以当前预测的中心点位置，分别沿x和y方向，对跟踪目标进行检测；将每个像素的RGB值转换为HSV值，并逐像素将H、S、V三个分量与上一帧跟踪目标的H、S、V各分量平均值进行比较，差值小于门限的，判断为跟踪目标正项，即该像素属...

【技术特征摘要】
1.一种机器人视觉跟踪方法，其特征在于，所述方法包括：跟踪目标框选，首先采用矩形框的形式，在图像中框选出需要跟踪的目标，并以矩形框中心点建立坐标位置(x0,y0)；目标中心点预测，在下一帧图像中，通过运动预测计算跟踪目标在坐标系中位置，图像最大宽度为R，最大高度为C，设第n帧x坐标方向(宽度方向)的目标中心坐标为x(n),y方向(高度方向)的坐标位置为y(n)；跟踪目标检测，以当前预测的中心点位置，分别沿x和y方向，对跟踪目标进行检测；将每个像素的RGB值转换为HSV值，并逐像素将H、S、V三个分量与上一帧跟踪目标的H、S、V各分量平均值进行比较，差值小于门限的，判断为跟踪目标正项，即该像素属于跟踪目标；目标跟踪，根据当前帧的跟踪目标中心点坐标(x(n),y(n))与上一帧跟踪目标中心点坐标(x(n-1),y(n-1))进行比较，从而得出跟踪目标在x方向和y方向的移动情况，生成位移命令，通知机器人或摄像头按相应的位移移动。2.根据权利要求1所述的一种机器人视觉跟踪方法，其特征在于：所述跟踪目标框选后以矩形框建立坐标系，确定框选的跟踪目标的矩形框高度H和宽度W，并以中心坐标位置为(x0,y0)的当前矩形框位置为标准位置，以当前矩形框的高度H和宽度W为基准尺寸。3.根据权利要求2所述的一种机器人视觉跟踪方法，其特征在于：所述目标中心点预测根据运动连续性进行线性预测得到第n帧目标中心坐标：x(n)＝x(n-1)±(x(n-1)-x(n-2))y(n)＝y(n-1)±(y(n-1)-y(n-2))可以得到x(n)∈[max(x(n-1)-(x(n-1)-x(n-2)),0),min(x(n-1)+(x(n-1)-x(n-2)),R-1)]y(n)∈[max(y(n-1)-(y(n-1)-y(n-2)),0),min(y(n-1)+(y(n-1)-y(n-2)),C-1)]，不失一般性，可设x(0)＝x(1)＝x0，y(0)＝y(1)＝y0。4.根据权利要求3所述的一种机器人视觉跟踪方法，其特征在于：所述跟踪目标检测中，最大检测宽度和高度为图像宽度和高度，当连续检测到M个像素不在门限范围内时(其中M是预设的门限值)，则判断第一个不在门限范围内的像素为目标轮廓边缘点。5.根据权利要求4所述的一种机器人视觉跟踪方法，其特征在于：通过该方法，将跟踪目标从背景中分离出来，具体规则如下：Hk＝1，Sk＝1，Vk＝1，其中Hk，Sk和Vk为同时为1表示像素k属于跟踪目标；其中Hn(k),Sn(k),Vn(k)分别为第n帧k像...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴松，欧阳德寿，
申请(专利权)人：北京宙心科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11