一种用于机器人跟踪目标行人的方法及系统技术方案

一种用于机器人跟踪目标行人的方法及系统，基于计算机视觉的目标跟踪技术，采用一种将行人检测，目标框过滤和跟踪算法相结合的技术手段，实现了在仅安装有单目摄像头的机器人实时行人跟踪的方法，本发明专利技术可用于智能机器人的行人跟踪，监控分析，摄像追踪，克服了当前机器人目标跟踪技术方案中存在的缺陷，诸如：目标跟踪效果差、对设备硬件要求高等不足；在大大提高了目标行人的跟踪效果的同时，降低了对设备硬件的要求。

A Method and System for Robot Tracking Target Pedestrians

【技术实现步骤摘要】
一种用于机器人跟踪目标行人的方法及系统
本专利技术涉及一种计算机视觉
，尤其是一种用于机器人跟踪目标行人的方法及系统。
技术介绍
基于视觉的目标跟踪，是指针对视频帧或图片序列进行处理，所指目标是在摄像头中可检测出待跟踪的运动目标，进而在每一帧画面中追踪目标位置；随着计算机性能的提升和带有摄像头的智能设备的普及，目标跟踪正成为计算机视觉领域备受关注的技术之一；尽管目前已有大量算法来实现运动目标的跟踪，但由于目标形变，快速运动，尺度变化，光照变化，背景杂乱，目标遮挡等原因，既能准确跟踪目标又满足实时性要求的方法仍然是研究的重点和难点；现有技术中，人们逐渐开始使用机器学习方法来解决计算机视觉的目标检测和目标跟踪问题，这些方法主要分为两大类：一类是：关注对目标区域建模，下一帧寻找与模型最相似的区域的生成类方法；例如Kalman等人提出的卡尔曼滤波，Isard和Blake等人提出的光流滤波，Bradski等人提出的自适应的mean-shift方法等；生成类的算法由于只关注对目标进行建模，不考虑目标所在背景，因此在背景杂乱，或有相似目标的干扰情况下，跟踪很容易发生偏移，在机器人跟踪行人上应本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于机器人跟踪目标行人的方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一、输入预处理：将输入的高分辨率的图像调整为低分辨的图像，裁剪出图像的中心区域，作为目标行人检测算法的输入；步骤二、目标行人检测，包括：对于输入的第一帧图像，如果未检测到行人，则忽略当前帧，将下一帧作为第一帧，依次类推，直至检测到行人，此时使用目标行人检测方法，获得多个行人候选框，筛选出图像最中心区域的框作为跟踪目标，同时保存跟踪目标的信息，并对跟踪目标进行建模；对于非第一帧图像，如果能检测到行人，当行人数量不是单一时，会有多个候选框，此时将候选框信息进行目标模型的判别；其中，当相似度大于阈值时，则认为是目标模型；当有多个候选...

【技术特征摘要】
1.一种用于机器人跟踪目标行人的方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一、输入预处理：将输入的高分辨率的图像调整为低分辨的图像，裁剪出图像的中心区域，作为目标行人检测算法的输入；步骤二、目标行人检测，包括：对于输入的第一帧图像，如果未检测到行人，则忽略当前帧，将下一帧作为第一帧，依次类推，直至检测到行人，此时使用目标行人检测方法，获得多个行人候选框，筛选出图像最中心区域的框作为跟踪目标，同时保存跟踪目标的信息，并对跟踪目标进行建模；对于非第一帧图像，如果能检测到行人，当行人数量不是单一时，会有多个候选框，此时将候选框信息进行目标模型的判别；其中，当相似度大于阈值时，则认为是目标模型；当有多个候选框大于阈值，则选择相似度最高的候选框作为目标框，保存和输出当前目标框的信息，发送检测成功的指令；若均为非目标模型或不能检测到行人，发送检测失败的指令；步骤三、目标行人跟踪，包括：当接收到检测成功的指令时，将检测成功的目标框作为目标跟踪算法的初始化输入框进行跟踪算法的初始化；若接收到检测失败的指令，则根据上一帧跟踪算法初始化的模型，进行目标跟踪，跟踪成功则输出目标框的信息，跟踪失败则进入等待模式，等待后续帧的检测再次检测到目标；步骤四、机器人指令控制：机器人指令根据输出的目标框进行控制，因为输出的目标框具有较好的尺度变换，机器人的指令根据目标框的大小和方位进行控制。2.根据权利要求1所述的一种用于机器人跟踪目标行人的方法，其特征在于，所述建模采用颜色直方图相似度比较的方法；采用彩色和灰度直方图对目标行人进行建模，将获得的候选框的HSV直方图和Gray直方图与目标行人的直方图特征进行相关性比较，若大于阈值，则认为是目标模型，若小于阈值，则认为非目标模型。3.根据权利要求1所述的一种用于机器人跟踪目标行人的方法，其特征在于，所述保存跟踪目标的信息包括：颜色直方图信息。4.一种用于机器人跟踪目标行人的系统，其特征在于，包括：机器人、手机主板、单目摄像头以及液晶显示屏；所述单目摄像头用于图像的输入，并安装在所述机器人外部，所述手机主板用于处理单目摄像头采集的图像输入，所述机器人具有驱动万向轮，使得主板可以控制机器人各个方向的运动轨迹；所述液晶显示屏用于查看实际的跟踪效果；所述手机主板设置有：输入预处理单元、目标行人检测单元、目标行人跟踪单元以及机器人控制单元；所述输入预处理单元：用于将单目摄像头的高分辨视频图像等比例转化为低分辨图像；内嵌有使用行人图像训练完成的SVM，能够提取HOG特征，使用SVM算法进行目标检测；所述HOG特征为方向梯度直方图的简称；所述目标行人跟踪单元采用了HOG+CN特征的多尺度KCF跟踪算法；所述机器人控制单元用于控制机器人的移动方向，根据算法跟踪输出的目标框与上一帧保存的目标框进行比较...

【专利技术属性】
技术研发人员：肖波，陈柯宏，王文竹，
申请(专利权)人：北京邮电大学，
类型：发明
国别省市：北京,11