一种基于灯条匹配的装甲板识别算法制造技术

本发明专利技术涉及一种基于灯条匹配的装甲板识别算法，首先对图像预处理，基于灯条几何特征约束遍历轮廓提取灯条并对灯条进行匹配，通过提取装甲板数字图案，采用模板匹配提高装甲板的识别率；接着利用图像像素坐标系和真实世界坐标转换，获得控制转角进行云台控制，解决了云台控制滞后于物体运动的情况；最后建立目标选择机制模型及目标跟踪机制模型，确定跟踪视野外的潜在威胁目标；本发明专利技术解决了背景技术中提出的无法确定装甲最优击打目标、装甲误识别率高、鲁棒性差等问题，为装甲识别提供了一种可靠的识别方法，具有良好的市场前景。

【技术实现步骤摘要】
一种基于灯条匹配的装甲板识别算法
本专利技术涉及一种基于灯条匹配的装甲板识别算法，属于视觉算法

技术介绍
图像处理作为人类感知世界的视觉基础，主要包括图像编码、图像增强、图像分割、图像分析等技术，在无人驾驶、人脸识别、车牌识别、数字识别等领域有着很多应用。全国大学生机器人大赛Robomaster机甲大师是全球性的射击对抗类机器人比赛，作为全球性的机器人竞技平台，视觉算法在比赛里重要性不言而喻，装甲板自瞄、小神符打击、大神符打击对赛事的走向起着至关重要的影响；然而传统的装甲识别算法曝光值调低后会导致暗处区域难以识别，增加了装甲板的误识别率；另外，传统装甲识别算法只能做到简单的装甲板识别，容易出现灯条匹配错误、装甲板识别错误等情况，云台的旋转或移动控制总是滞后于物体的实际运动，导致击打成功率较低。在比赛的实际跟踪过程中，很容易出现跟踪视野外的潜在评分目标，造成潜在威胁，现有装甲识别算法无法对目标进行选择，当视野中目标较多时，无法确定最优打击目标。也就是说，简单的装甲识别已经无法满足击打最优解目标的要求，较高的误识别率、识别的鲁棒性本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于灯条匹配的装甲板识别算法，其特征在于：包括以下步骤：/n第一步：对图像进行预处理，获取灯条的外包椭圆；/n第二步：利用灯条的几何特征设置约束遍历轮廓提取灯条；/n第三步：基于灯条匹配几何约束集对灯条进行匹配，筛选可能成为装甲板的组合；/n第四步：确定装甲板类型为大装甲板或者是小装甲板；/n第五步：采用模板匹配方法对装甲板进行筛选；/n第六步：建立目标选择机制模型以及目标跟踪机制模型来确定最终击打目标；/n第七步：利用图像像素坐标系和真实世界坐标转换，向云台发送转角数据，控制云台旋转或移动；/n第八步：跟踪目标装甲板并对其实施打击。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于灯条匹配的装甲板识别算法，其特征在于：包括以下步骤：
第一步：对图像进行预处理，获取灯条的外包椭圆；
第二步：利用灯条的几何特征设置约束遍历轮廓提取灯条；
第三步：基于灯条匹配几何约束集对灯条进行匹配，筛选可能成为装甲板的组合；
第四步：确定装甲板类型为大装甲板或者是小装甲板；
第五步：采用模板匹配方法对装甲板进行筛选；
第六步：建立目标选择机制模型以及目标跟踪机制模型来确定最终击打目标；
第七步：利用图像像素坐标系和真实世界坐标转换，向云台发送转角数据，控制云台旋转或移动；
第八步：跟踪目标装甲板并对其实施打击。


2.根据权利要求1所述的基于灯条匹配的装甲板识别算法，其特征在于：
在对图像进行预处理前，需要对图像进行Gamma矫正，将获取的目标图像分为红色和蓝色；前述第一步具体包括：
第11步，将一个三通道图像转换成为三个单通道图像，分离彩色通道；
第12步，通过红蓝通道相减去除背景噪声的干扰，预处理删除己方装甲板颜色得到灰度图；
第13步，将灰度图图像进行阈值化处理，得到灰度图的二值图；
第14步，对二值图进行膨胀处理，并采用椭圆拟合灯条轮廓获得灯条的外包椭圆。


3.根据权利要求2所述的基于灯条匹配的装甲板识别算法，其特征在于：第二步中，灯条的几何特征包括灯条的轮廓面积、灯条轮廓长宽比以及灯条轮廓凸度三个几何约束集，将这三个约束集与预先设定阈值比较，筛选轮廓提取灯条；
在第三步中，基于的灯条匹配几何约束集包...

【专利技术属性】
技术研发人员：殷国栋，柏硕，卢彦博，庄伟超，耿可可，张辉，张宁，王金湘，任祖平，
申请(专利权)人：东南大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32