【技术实现步骤摘要】
一种基于视觉匹配的移动机器人人体跟踪方法、系统及介质
[0001]本申请涉及机器人人体跟踪领域，具体而言，涉及一种基于视觉匹配的移动机器人人体跟踪方法、系统及介质。
技术介绍
[0002]机器人(Robot)是自动执行工作的机器装置。它既可以接受人类指挥，又可以运行预先编排的程序，也可以根据以人工智能技术制定的原则纲领行动。它的任务是协助或取代人类工作的工作，例如生产业、建筑业，或是危险的工作。目前大多数机器人的自主性不够，往往需要人工辅助实现人体跟随。
[0003]现有的移动机器人无法通过跟随模型输出跟随参数，根据跟随参数进行动态移动；难以通过分析区域内人体、障碍物与机器人的位置关系动态建立跟随路径，无法实现移动机器人的智能跟踪。
[0004]针对上述问题，目前亟待有效的技术解决方案。
技术实现思路
[0005]本申请实施例的目的在于提供一种基于视觉匹配的移动机器人人体跟踪方法、系统及介质，可以通过分析区域内人体、障碍物与机器人的位置关系动态建立跟随路径，并实时调整机器人移动参数实现智能跟踪...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于视觉匹配的移动机器人人体跟踪方法，其特征在于，包括：实时采集区域视频，对区域视频进行预处理，得到若干个单帧图像；对若干个单帧图像进行背景补偿，并进行跨帧差分处理，得到差分图像；设定搜索条件遍历差分图像，得到差分图像特征值；将差分图像特征值与预设特征阈值进行比较，得到特征偏差率；判断所述特征偏差率是否大于或等于预设偏差率阈值；若大于或等于，则剔除该差分图像特征值对应的图像像素点；若小于，则将对应的差分图像特征值存储至数据集，将数据集输入预设的位置预测模型，输出人体位置信息；根据人体位置信息输入预设的跟随模型输出跟随参数，根据跟随参数进行动态移动。2.根据权利要求1所述的基于视觉匹配的移动机器人人体跟踪方法，其特征在于，所述实时采集区域视频，对区域视频进行预处理，得到若干个单帧图像；包括：采集区域视频，对视频进行帧切分，得到若干个单帧图像；获取单帧图像每一个像素点的灰度值，将像素点的灰度值与预设的灰度阈值进行差值计算，得到灰度差值；若灰度差值大于或等于第一阈值且小于第二阈值时，则判定对应的像素点为背景区域，并记录至背景数据集；若灰度差值大于或等于第二阈值时，则判定对应的像素点为人体区域，并记录至目标数据集；根据目标数据集计算人体轮廓，并生成人体表征信息。3.根据权利要求2所述的基于视觉匹配的移动机器人人体跟踪方法，其特征在于，所述根据目标数据集计算人体轮廓，并生成人体表征信息，包括：获取目标数据集，计算目标数据集内像素点分布密度；根据像素点分布密度提取多个密集轨迹，得到轨迹集合；根据目标数据集计算人体移动变化数据，若人体移动变化数据大于预设的移动阈值，则生成分配权重系数；根据分配权重系数对轨迹集合内的多个密集轨迹进行权重分配；根据权重分配后的密集轨迹得到人体表征信息；人体表征信息包括人体移动速度信息，人体移动方向信息、人体移动加速度信息、人体移动过程中转向信息中的一种或两种以上的组合。4.根据权利要求3所述的基于视觉匹配的移动机器人人体跟踪方法，其特征在于，所述对图像进行背景补偿，并进行跨帧差分处理，得到差分图像，包括：输入连续的两个时间序列的图像，在水平与垂直方向上投影，得到两个一维曲线图；根据一维曲线图获取两帧图像的投影数据，并进行归一化处理，得到一维波形图；根据一维波形图进行运算得到背景补偿数据；根据所述背景补偿数据计算图像差分结果，得到差分图像。5.根据权利要求4所述的基于视觉匹配的移动机器人人体跟踪方法，其特征在于，所述若小于，则将对应的差分图像特征值存储至数据集，将数据集输入预设的位置预测模型，输出人体位置信息，还包括：
根据背景数据集判断障碍物分布信息；获取人体位置信息与机器人位置信息，并分别建立人体坐标系与机器人坐标系；通过人体坐标系建立人体位置坐标，根据机器人坐标系建立机器人位置坐标；将人体位置坐标与机器人位置坐标进行坐标转换，生成世界坐标系下的人体位置坐标与机器人位置坐标；根据世界坐标系下的人体位置坐标与机器人位置坐标，建立跟随路...
【专利技术属性】
技术研发人员：沈创芸，柏林，刘彪，舒海燕，袁添厦，祝涛剑，王恒华，方映峰，
申请(专利权)人：广州高新兴机器人有限公司，
类型：发明
国别省市：
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