一种机器人对目标的跟踪方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种机器人对目标的跟踪方法及装置，其中，所述方法包括：获取被跟踪目标的图像帧序列，所述图像帧序列为按照采集时间t进行标记的图像帧；对所述图像帧序列中的被跟踪目标周围进行随机采样处理，获取被跟踪目标周围的采样结果；基于所述被跟踪目标周围的采样结果进行被跟踪目标的跟踪特征提取，获取被跟踪目标的跟踪特征；基于被跟踪目标的跟踪特征在朴素贝叶斯分类器进行被跟踪目标的跟踪；以及对朴素贝叶斯分类器进行参数更新。在本发明专利技术实施例中，可以实现机器人对目标的不间断实时跟踪，并且具有较高的跟踪效率及准确度。

A tracking method and device for robot to target

【技术实现步骤摘要】
一种机器人对目标的跟踪方法及装置
本专利技术涉及机器人
，尤其涉及一种机器人对目标的跟踪方法及装置。
技术介绍
在智慧生产线上的机器人或者用于室内室外服务的机器人，均需要对相应的目标进行跟踪，从而完成相应的生产工作或者服务工作；现有的机器人一般采用多目摄像头以及复杂的目标跟踪算法来进行目标跟踪及定位，需要耗费大量的软硬件资源才能实现开始目标跟踪和定位，进而导致机器人的生产成本大幅度提升；如何低成本实现满足生产或者服务过程的对目标不间断跟踪，是现在急需解决的技术问题。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服现有技术的不足，本专利技术提供了一种机器人对目标的跟踪方法及装置，可以实现机器人对目标的不间断实时跟踪，并且具有较高的跟踪效率及准确度。为了解决上述技术问题，本专利技术实施例提供了一种机器人对目标的跟踪方法，所述方法包括：获取被跟踪目标的图像帧序列，所述图像帧序列为按照采集时间t进行标记的图像帧；对所述图像帧序列中的被跟踪目标周围进行随机采样处理，获取被跟踪目标周围的采样结果；基于所述被本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种机器人对目标的跟踪方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取被跟踪目标的图像帧序列，所述图像帧序列为按照采集时间t进行标记的图像帧；/n对所述图像帧序列中的被跟踪目标周围进行随机采样处理，获取被跟踪目标周围的采样结果；/n基于所述被跟踪目标周围的采样结果进行被跟踪目标的跟踪特征提取，获取被跟踪目标的跟踪特征；/n基于被跟踪目标的跟踪特征在朴素贝叶斯分类器进行被跟踪目标的跟踪；以及对朴素贝叶斯分类器进行参数更新。/n

【技术特征摘要】
1.一种机器人对目标的跟踪方法，其特征在于，所述方法包括：
获取被跟踪目标的图像帧序列，所述图像帧序列为按照采集时间t进行标记的图像帧；
对所述图像帧序列中的被跟踪目标周围进行随机采样处理，获取被跟踪目标周围的采样结果；
基于所述被跟踪目标周围的采样结果进行被跟踪目标的跟踪特征提取，获取被跟踪目标的跟踪特征；
基于被跟踪目标的跟踪特征在朴素贝叶斯分类器进行被跟踪目标的跟踪；以及对朴素贝叶斯分类器进行参数更新。


2.根据权利要求1所述的机器人对目标的跟踪方法，其特征在于，所述获取被跟踪目标的图像帧序列，包括：
基于机器人上的图像采集设备对被跟踪目标进行实时视频图像采集，获取实时视频采集图像；
对所述实时视频采集图像按照采集的时间顺序进行帧拆分处理，获取图像帧序列；
其中，所述图像帧序列为按照采集时间t进行标记的图像帧。


3.根据权利要求1所述的机器人对目标的跟踪方法，其特征在于，所述对所述图像帧序列中的被跟踪目标周围进行随机采样处理，包括：
基于最邻近差值算法对所述图像帧序列中的被跟踪目标周围进行随机采样处理。


4.根据权利要求1所述的机器人对目标的跟踪方法，其特征在于，所述基于所述被跟踪目标周围的采样结果进行被跟踪目标的跟踪特征提取，获取被跟踪目标的跟踪特征，包括：
将所述被跟踪目标周围的采样结果通过多尺度滤波器进行滤波投影处理，获得多尺度图像特征；
基于独立的随机稀疏测量矩阵将所述多尺度图像特征进行降维处理，获取多尺度降维图像特征；
基于Haar-Like特征对所述多尺度降维图像特征进行特征压缩采样提取处理，获得被跟踪目标的跟踪特征。


5.根据权利要求4所述的机器人对目标的跟踪方法，其特征在于，所述基于Haar-Like特征对所述多尺度降维图像特征进行特征压缩采样提取处...

【专利技术属性】
技术研发人员：段鑫，陈宇，曹永军，黄丹，陈启宇，邹兵，唐朝阳，黄文昶，白大勇，陈儒，
申请(专利权)人：华南智能机器人创新研究院，广东省智能制造研究所，
类型：发明
国别省市：广东;44