一种基于方向特征驱动的焊缝目标跟踪方法及系统技术方案

本发明专利技术提出了一种基于方向特征驱动的焊缝目标跟踪方法及系统，属于视觉目标跟踪领域。包括获取多张单帧焊缝图像，在第一张单帧焊缝图像中框选待跟踪的目标；对预处理后的当前帧焊缝图像提取多个方向的Gabor特征；对多个方向的Gabor特征图提取HOG特征，将多个方向的HOG特征加权融合；使用加权融合后的HOG特征训练相关滤波器；将加权融合后的HOG特征与训练好的相关滤波器进行卷积运算，得到相关滤波器的响应图，响应图中响应值最大的坐标位置即为当前帧焊缝图像跟踪到的目标位置。本发明专利技术应用Gabor特征和HOG特征的加权融合特征提取算法，能够保证目标跟踪算法的准确性和鲁棒性。能够保证目标跟踪算法的准确性和鲁棒性。能够保证目标跟踪算法的准确性和鲁棒性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于方向特征驱动的焊缝目标跟踪方法及系统


[0001]本专利技术属于视觉目标跟踪
，尤其涉及一种基于方向特征驱动的焊缝目标跟踪方法及系统。

技术介绍

[0002]本部分的陈述仅仅是提供了与本专利技术相关的
技术介绍
信息，不必然构成在先技术。
[0003]目标跟踪是计算机视觉领域一个重要的部分，目前在安防领域、监控领域、巡检领域、智慧生活和智慧工业等领域得到了广泛应用。自从目标跟踪概念被提出之后，在国内外学者的共同研究努力下，该领域取得了不小的进展。
[0004]两块有一定厚度的板材进行焊接连接的时候，往往会在连接处切割出一个坡口，通过坡口进行焊接可以让板材间的连接更加紧固。焊接过程中在辅助光源红外激光的倾斜照射下，可以在焊缝坡口处出现一定角度的激光条纹，使用工业相机通过光学三角法实时捕获带激光条纹的焊缝图像进行目标跟踪。但焊接过程中会存在烟尘、弧光、金属飞溅等各种干扰，由于捕获到的焊缝图像本身的特性以及这些干扰的存在，导致焊接时存在复杂的光照等噪声干扰和目标区域与背景区域区分不明显。单纯的KCF目标跟踪算法面对此类问题时本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于方向特征驱动的焊缝目标跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：获取连续的多张单帧焊缝图像，在获取的第一张单帧焊缝图像中框选待跟踪的目标；步骤二：对当前帧焊缝图像进行预处理，得到预处理后的当前帧焊缝图像；步骤三：对预处理后的当前帧焊缝图像提取多个方向的Gabor特征，得到多个方向的Gabor特征图；步骤四：对多个方向的Gabor特征图分别提取HOG特征，得到多个方向的HOG特征图，将多个方向的HOG特征进行加权融合，得到加权融合后的HOG特征；步骤五：使用加权融合后的HOG特征训练相关滤波器，得到训练好的相关滤波器；步骤六：将加权融合后的HOG特征与训练好的相关滤波器进行卷积运算，得到相关滤波器的响应图，响应图中响应值最大的坐标位置即为当前帧焊缝图像跟踪到的目标位置；步骤七：对目标外观模板和滤波器模型进行更新；步骤八：判断是否继续跟踪，若继续跟踪，则将下一张单帧焊缝图像作为当前帧焊缝图像，循环执行步骤二至步骤八，否则停止跟踪。2.如权利要求1所述的基于方向特征驱动的焊缝目标跟踪方法，其特征在于，所述多张单帧焊缝图像为通过工业相机实时捕获到的每一帧图片或者视频中的每一帧图片。3.如权利要求1所述的基于方向特征驱动的焊缝目标跟踪方法，其特征在于，对当前帧焊缝图像依次进行灰度化处理、平滑滤波处理、二值化处理、开闭运算的形态学滤波处理，得到预处理后的图像。4.如权利要求1所述的基于方向特征驱动的焊缝目标跟踪方法，其特征在于，Gabor函数的数学表达式为：其中，表示滤波的波长，表示Gabor核函数图像的倾斜角度，表示相位偏移量，表示高斯函数的标准差，表示长宽比，和分别表示像素的坐标位置。5.如权利要求1所述的基于方向特征驱动的焊缝目标跟踪方法，其特征在于，获取Gabor特征图像素点 处的像素值，基于像素点 处的像素值计算方向和方向梯度值，基于方向和方向梯度值计算像素点处梯度和梯度方向，基于梯度和梯度方向计算梯度方向直方图，对梯度方向直方图的幅度进行归一化，得到HOG特征。6.如权利要求1所述的基于方向特征驱动的焊缝目标跟踪方法，其特征在于，在多个方向的HOG特征中，给能将焊缝坡口凸显出来的HOG特征赋予第一权重系数，第一权重系数的取值范围为0.7
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【专利技术属性】
技术研发人员：马凤英，孙玉和，纪鹏，罗光欣，陈新明，
申请(专利权)人：齐鲁工业大学山东省科学院，
类型：发明
国别省市：