[发明专利]全天候未知环境下高精度快速圆形目标定位方法和系统

说明书

本发明涉及计算机视觉技术领域，本发明公开了一种全天候未知环境下高精度快速圆形目标定位方法，其具体包括以下的步骤：采用高分辨率相机采集图像，采集图像后对图像进行金字塔分解，在金字塔顶端的低分辨率图像上对完整目标或污染目标进行概略定位；然后再将低分辨率图像上的完整目标或污染目标位置映射至高分辨率图像；在高分辨率图像的目标映射区域上计算完整目标或者污染目标的中心点的三维坐标。通过在低分辨率图像上对完整目标或污染目标进行概略定位，然后映射的方式，能获得较快的定位速度，方便了系统的实现。本发明还公开了一种全天候未知环境下高精度快速圆形目标定位的系统。

技术领域

本发明涉及机器视觉技术领域，具体是一种全天候未知环境下高精度快速圆形目标定位方法和系统，可在野外全天候环境下实现圆形目标识别与三维定位。

背景技术

在机器视觉、模式识别领域，圆形标志物常被粘贴或者刻于目标表面，作为目标表面的一部分。由于圆形标志物具有较显著的特征，因此较识别物体本身，对圆形标志物的识别会更容易、更稳定。这种方法被广泛的应用于智能机械手对静止或移动目标抓取领域。在机械手的末端装上相机，通过相机拍摄的图像识别场景中的圆形目标，并计算圆形目标中心在全局坐标系中的三维坐标，用此值引导机械手对目标物进行自动抓取。在整个过程中，圆形目标的高精度、快速定位是关键。

圆形目标识别与定位的方法主要有：

(1)模板匹配法。这种方法通过提前建立圆形目标的模板，在目标图像中搜索和模板具有最大相似度的区域。以此区域作为目标所在的区域。通常，为了适应不同的环境，建立的模板需要有多种。

(2)通过模式训练的方法。利用大量圆形目标的特征统计分布，对目标识别系统进行训练。将候选目标图像作为训练好分类器的输入，根据分类器的输出判断候选目标图像是否为真正的目标。

以上是两种常见的圆形目标识别方法，识别到圆形目标所在的区域后，根据hough检测方法或者质心法计算出圆形目标的中心。

模板匹配法的效果缺陷：误识别率较高，尤其是当圆形目标被污染时误识别率更高，耗时。

通过模式训练的方法：需要提前对目标进行分割，误识别率较高，尤其是当圆形目标被污染时误识别率更高，耗时。

采用高分辨率图像获得高精度定位，由于图像分辨率高，使得处理时间加长，无法达到实时处理。也即，现有的高精度定位技术不能很好的平衡速度与精度这两个指标，往往以牺牲速度换取高的定位精度，或者牺牲定位精度换取快的速度。

相对室内环境下圆形目标，全天候未知环境下圆形目标的特点有：(1)背景可能为任意。(2)受到光照、遮挡、污染、阴影、透视形变的影响，圆形目标图案形状被改变。鉴于以上因素，使用模板匹配法时，很难给定准确的模板，因为目标被污染后的形状是任意的。因此，使用模板匹配法，会导致误识别率较高，进而直接导致定位错误。(3)当图像分辨率较高，而目标又较小时，从一幅图像中搜索目标区域，需要将模板在整幅图像上滑动，耗时长。

而模式分类器的训练需要大量的样本，对于野外全天候自然环境，想要获取完备的样本几乎是不可能的。在训练分类器时，样本不同的特征，训练结果不一样。确定有效的样本特征是一个难点。训练样本通常需要手动的将目标从图像中分割出来，当样本数量偏大时，人工工作量将会较大。

采用高分辨率图像获得高精度定位的技术缺陷，在现有的圆形目标定位技术中，为了获得较高的定位精度，需要采用高分辨率的相机。在目标识别过程中，需要对图像的每个区域进行识别，当图像分辨率过高时，需要识别的区域增多，导致时间开销加大。

发明内容

针对现有技术中的识别定位方法存在的上述问题，本发明公开了全天候未知环境下高精度快速圆形目标定位方法和系统。

本发明的技术方案如下：