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文檔簡介
1、本文是以RoboCupF180小型足球機器人視覺系統(tǒng)為背景展開的。針對現(xiàn)存視覺系統(tǒng)在實時性、識別精度和對光線變化的適應(yīng)性等方面存在的不足,查閱了大量的相關(guān)文獻資料并通過具體實踐,就如何提高視覺系統(tǒng)的實時性、識別精度、以及對光線變化的魯棒性進行了深入的研究,取得了以下主要成果: 研究視覺系統(tǒng)的實時性能問題,指出現(xiàn)存視覺系統(tǒng)的圖像分割和識別算法效率低下足制約視覺系統(tǒng)實時性能的瓶頸所在,并針對這個問題提出了三種解決方案,采用分布式結(jié)構(gòu)
2、,使視覺系統(tǒng)單獨運行在一臺電腦上;根據(jù)F180小型足球機器人比賽的特點采用了改進的基于閾值的圖像分割和基于區(qū)域連通的連通域合并算法,以簡化圖像分割和識別的算法:采用基于Kalman濾波的目標搜索算法,以縮小目標的搜索區(qū)域,減少計算量。 使用雙攝像機克服了單攝像機拍攝的圖像畸變嚴重以及色標和球所占像素個數(shù)過少的缺點。由于比賽場地面積大,采用單攝像機拍攝的圖像畸變比較嚴重,目標的色標以及球所占像素個數(shù)過少,嚴重影響了識別精度,針對這
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