2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
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1、目標(biāo)識(shí)別是計(jì)算機(jī)視覺和圖像處理中的一個(gè)重要課題,在軍事以及自動(dòng)化領(lǐng)域的應(yīng)用前景十分廣泛。而全景視覺具有視角范圍大、獲取信息豐富等優(yōu)點(diǎn),所以該系統(tǒng)在移動(dòng)機(jī)器人領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用,
  本文主要研究基于反射全景視覺的移動(dòng)機(jī)器人目標(biāo)識(shí)別。本文研究的是靜止背景下的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)識(shí)別,所謂靜止背景是指攝像機(jī)處于靜止?fàn)顟B(tài)且焦距是固定的情況,本文的主要任務(wù)是識(shí)別出場(chǎng)景中運(yùn)動(dòng)的機(jī)器人,基本思路是用運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法檢測(cè)出場(chǎng)景中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo),在已經(jīng)檢測(cè)出運(yùn)

2、動(dòng)目標(biāo)的基礎(chǔ)上對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別,所以運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與識(shí)別是本文的核心內(nèi)容。
  首先研究了常用運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法——幀間差分法和背景差分法的基本原理,在此基礎(chǔ)上,采用二幀差分法、三幀差分法、五幀差分法、融合Sobel邊緣的三幀差分法以及基于HR濾波的背景估計(jì)法、基于碼本模型的背景差分法、基于單高斯模型的背景差分法、基于混合高斯模型的背景差分法等方法分別編程實(shí)現(xiàn)了靜止背景下的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè),并針對(duì)上述兩類方法存在的問題,設(shè)計(jì)了融合Sob

3、el的三幀差分結(jié)合混合高斯模型的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法,該算法在克服單獨(dú)使用幀間差分與背景差分不足的同時(shí),結(jié)合了兩者的優(yōu)點(diǎn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了算法的有效性和優(yōu)越性。
  其次圖像的特征提取方法也是本文的一個(gè)研究重點(diǎn)。針對(duì)全景視覺圖像的特點(diǎn),本文深入研究了常用的顏色特征、形狀特征以及具有尺度、旋轉(zhuǎn)等不變性的不變矩特征和SIFT特征,為后續(xù)的目標(biāo)識(shí)別做準(zhǔn)備。
  再次研究基于運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)的目標(biāo)識(shí)別方法。即利用運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法獲取前景圖像,

4、然后對(duì)前景圖像中的運(yùn)動(dòng)物體進(jìn)行特征提取,在此基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)了基于顏色的目標(biāo)識(shí)別方法、基于形狀的目標(biāo)識(shí)別方法、基于不變矩的目標(biāo)識(shí)別方法和基于SIFT特征匹配的目標(biāo)識(shí)別方法,實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了上述算法的有效性。
  最后在算法研究的基礎(chǔ)上,在VC++6.0平臺(tái)下搭建了一個(gè)基于全景視覺的移動(dòng)機(jī)器人目標(biāo)識(shí)別系統(tǒng),并在多種不同情況下對(duì)上述運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法和目標(biāo)識(shí)別方法分別進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:融合Sobel邊緣的三幀差分結(jié)合混合高斯模型的檢

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