自主林业机器人目标跟踪方法技术

本发明专利技术公开了一种自主林业机器人目标跟踪方法，该方法应用于包括计算机视觉、数字控制云台和中央控制计算机的自主林业机器人的目标跟踪，包括运动目标检测部分和云台实时运动控制部分，运动目标检测部分包括图像预处理模块、多帧差分法的运动信息获取模块、运动目标判别模块、目标中心坐标计算模块，运动目标检测部分检测运动目标信息，并记录目标的外接矩形及目标中心坐标；云台实时运动控制部分控制目标的中心位于图像中心的附近区域。能使自主林业机器人在作业过程中，始终使作业目标始终位于林业机器人视觉系统的图像中心位置或附近区域。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及 一种机器人目标跟踪技术，尤其涉及一种。
技术介绍
自主作业型林业机器人属于特种机器人的一种，其研究日益引人注目，这主要是 由于林区这个特定的环境所决定的。自主林业机器人在作业过程中希望作业目标始终位于 林业机器人视觉系统的图像中心位置或附近区域。由于目标和林业机器人都可能出于运 动状态，所与林业机器人作业目标相对机器人而言处于运动状态，并且作业目标的形状大 小都不确定，为了保证作业目标始终位于林业机器人视觉系统的图像中心位置或者附近区 域，需要实时检测运动目标，计算目标的中心坐标，并根据目标中心坐标与图像中心位置的 差别实时调整云台的方向和角度。现有技术中，由于检测的目标具有不确定性，尤其当运动的目标较复杂，不易于进 行图像颜色，形状的描述时，目标在图像视频序列中的实时检测则有一定困难；同时云台的 实时自适应控制算法鲜见报道。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种能使自主林业机器人在作业过程中，始终使作业目标位 于林业机器人视觉系统的图像中心位置或附近区域的。本专利技术的目的是通过以下技术方案实现的本专利技术的，该方法应用于包括计算机视觉、数字控 制云台和中央控制计算机的自主林业机器人的目标跟踪，包括运动目标检测部分和云台实 时运动控制部分；所述的运动目标检测部分包括图像预处理模块、多帧差分法的运动信息获取模 块、运动目标判别模块、目标中心坐标计算模块；所述图像预处理用于对多帧图像进行图像滤波、图像灰度化和图像分段线性分段 变换；所述多帧差分法的运动信息获取模块首先对所有图像进行两两差分，并对每一差 分图像进行图像分割，然后对分割后的差分图像进行累积求和，获得运动目标信息；所述运动目标判别模块根据设定的阈值来判断是否存在运动目标； 若存在运动目标，则所述目标中心坐标计算模块记录目标的外接矩形及目标中心 坐标；所述云台实时运动控制部分控制所述目标的中心位于图像中心的附近区域。由上述本专利技术提供的技术方案可以看出，本专利技术实施例提供的自主林业机器人目 标跟踪方法，由于包括运动目标检测部分和云台实时运动控制部分，运动目标检测部分检 测运动目标信息，并记录目标的外接矩形及目标中心坐标；云台实时运动控制部分控制目标的中心位于图像中心的附近区域。能使自主林业机器人在作业过程中，始终使作业目标 位于林业机器人视觉系统的图像中心位置或附近区域。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用 的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本 领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他 附图。图1为本专利技术实施例提供的自主林业机器人目标跟踪任务示意图；图2为本专利技术实施例中基于计算机视觉的云台实时控制系统结构示意图；图3为本专利技术实施例中自主林业机器人目标跟踪整体流程图；图4为本专利技术实施例中运动目标实时检测流程图；图5为本专利技术实施例中云台实时运动控制流程图。具体实施例方式下面结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整 地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本 专利技术的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施 例，都属于本专利技术的保护范围。下面将结合附图对本专利技术实施例作进一步地详细描述。本专利技术的，该方法应用于包括计算机视觉、数字控 制云台和中央控制计算机的自主林业机器人的目标跟踪，其较佳的具体实施方式是包括运动目标检测部分和云台实时运动控制部分；所述的运动目标检测部分包括图像预处理模块、多帧差分法的运动信息获取模 块、运动目标判别模块、目标中心坐标计算模块；所述图像预处理用于对多帧图像进行图像滤波、图像灰度化和图像分段线性分段 变换；所述多帧差分法的运动信息获取模块首先对所有图像进行两两差分，并对每一差 分图像进行图像分割，然后对分割后的差分图像进行累积求和，获得运动目标信息；所述运动目标判别模块根据设定的阈值来判断是否存在运动目标；若存在运动目标，则所述目标中心坐标计算模块记录目标的外接矩形及目标中心 坐标；所述云台实时运动控制部分控制所述目标的中心位于图像中心的附近区域。所述多帧差分法的运动信息获取模块获得运动目标信息包括步骤A、图像差分计算对视频图像序列以及采样速率进行设置，以适用于准确提取不 同运动速率的目标；B、差分图像的阈值分割针对每一个差分图像进行阈值分割，得到二值图像；C、对所有二值图像进行求和，定位持续运动的区域，得到运动目标边界信息。 所述步骤A中，默认设置为每组图像序列η = 3幅灰度图片，采样速率为0. 2s。即每200ms秒采集一帧图片，共连续 获取3帧图片为一组，利用3幅图像进行两两差分运 算，得到差分图像共= 3* (3-1)/2幅；所述步骤B中，利用最大类间方差阈值法计算得到分割阈值，具体是利用随机阈 值将像素灰度分成两类，这两类灰度均值距离最远的阈值为最佳分割阈值；所述步骤C中，对于求和后的图像，利用数学形态学的先腐蚀后膨胀的处理方法 去除噪声和干扰点，获得运动目标的边界信息。所述设定的阈值为运动目标的面积阈值；所述目标中心坐标为目标图像的一阶矩和零阶矩的比值。所述云台实时运动控制部分根据所述目标中心坐标控制数字控制云台的水平、垂 直两个方向的角度调整度量，并构成闭环控制系统。所述云台实时运动控制部分的控制算法包括令目标的外接矩形水平方向长度为W，垂直方向长度为H，目标中心坐标为(x，y)， 图像中心坐标为(X(l，y(1)，数字控制云台的调整步骤如下D、计算目标中心与图像中心位置差别(Δχ, Δγ), Δχ = χ0-χ, Δ y = yQ-y ；Ε、若二-成立，则目标已经出于图像中心或附近区域，云台不需要调整，转向步骤D ；若二 -不成立，云台需要进行调整，转向步骤F ；F、若I Δχ| > δ，云台水平方向调整角度Δ θχ = kxAX，其中^ 二^1^-11^，当Δ θχ>0云台在水平方向应该沿着逆时针方向调整，当Δ θχ<0云台在水平方向应该沿着顺时针方向调整；若I > δ，云台垂直方向调整角度Δ 0y = kyAy，其中H +1，当Δ 9y>0云台在水平方向应该向下调整，当Δ 9y<0云台在水平方向应该向上调整；云台水平、垂直两个方向调整结束后转入步骤D ；上式中，δ为设定的阈值。本专利技术主要用于自主林业机器人在林区作业时自动检测目标，并实时调整云台的 角度，让林业机器人的作业目标的中心坐标始终处于图像中心或附近区域，属于林业智能 装备领域。本专利技术的自主林业机器人，包括摄像机、数字控制云台和控制计算机等组成的基 于计算机视觉的云台实时控制系统的硬件支持，包括摄像机、数字控制云台和控制计算机 等三个部分。摄像机架设在数字控制云台上，摄像机与监控计算机通过ΙΕΕΕ1394接口相连 接，通过监控计算机实时读取摄像机获取的图像，并根据本法明提出的相关算法进行图像 处理与分析。数字控制云台通过RS232接口与计算机连接并进行通讯，计算机通过RS232 接口向数值控制云台发送云台实时姿态控制命令，云台按照控制命令改变自身的姿态实现 自主林业机器人目标跟踪。该系统本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种自主林业机器人目标跟踪方法，该方法应用于包括计算机视觉、数字控制云台和中央控制计算机的自主林业机器人的目标跟踪，其特征在于，包括运动目标检测部分和云台实时运动控制部分；所述的运动目标检测部分包括图像预处理模块、多帧差分法的运动信息获取模块、运动目标判别模块、目标中心坐标计算模块；所述图像预处理用于对多帧图像进行图像滤波、图像灰度化和图像分段线性分段变换；所述多帧差分法的运动信息获取模块首先对所有图像进行两两差分，并对每一差分图像进行图像分割，然后对分割后的差分图像进行累积求和，获得运动目标信息；所述运动目标判别模块根据设定的阈值来判断是否存在运动目标；若存在运动目标，则所述目标中心坐标计算模块记录目标的外接矩形及目标中心坐标；所述云台实时运动控制部分控制所述目标的中心位于图像中心的附近区域。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：阚江明，罗琴娟，李文彬，
申请(专利权)人：北京林业大学，
类型：发明
国别省市：11