[发明专利]基于编码热红外标志的跟随机器人多目标识别系统及方法有效
| 申请号: | 202011181170.6 | 申请日: | 2020-10-29 |
| 公开(公告)号: | CN112287831B | 公开(公告)日: | 2022-11-04 |
| 发明(设计)人: | 张慧;严志国;赵永国;肖永飞;汪尚;马凤英 | 申请(专利权)人: | 齐鲁工业大学 |
| 主分类号: | G06V20/10 | 分类号: | G06V20/10 |
| 代理公司: | 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 | 代理人: | 董雪 |
| 地址: | 250353 山东*** | 国省代码: | 山东;37 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 基于 编码 红外 标志 跟随 机器人 多目标 识别 系统 方法 | ||
1.基于编码热红外标志的跟随机器人多目标识别系统,其特征在于,包括:
热辐射标志,设置在待识别目标上,所述热辐射标志中布置多根发热丝,发热丝按照不同的编码规则进行加热;热辐射标志中的发热丝平行等间距布置;
热红外图像采集模块,用于采集待识别目标的热红外图像并传送至数据处理模块;
数据处理模块,从热红外图像中识别热辐射标志图像,根据热辐射标志图像识别热辐射标志的编码信息,通过编码信息对待识别目标进行识别;
数据处理模块从热红外图像中识别热辐射标志图像的具体过程为:
对热红外图像进行滤波处理;利用中值滤波来去除条码图像中由光学采集系统所带来的椒盐噪声,通过排序去中值的方法,将这些干扰点灰度值变为与其邻近的某些像素的灰度值相近,达到除去噪声的效果;
对滤波处理后的热红外图像进行发热丝边缘提取,获取边缘检测图像;
消除边缘检测图像的竖向边缘和离散边缘;消除竖向边缘的方法具体为:设1为边缘像素0为背景像素,则像素点P(i,j)满足如下公式则视其为竖向边缘点:
消除离散边缘的方法具体为:采用膨胀运算,先进行设定次膨胀,然后在进行设定次+1次腐蚀的方式实现对离散边缘的消除;
根据热辐射标志所处区域面积最大,从边缘检测图像中提取热辐射标志图像;
数据处理模块根据热辐射标志图像识别热辐射标志编码信息的具体过程为:
根据像素灰度值识别热辐射标志图像中加热发热丝图像和未加热发热丝图像,根据加热发热丝图像和未加热发热丝图像竖直方向上的高度信息确定热辐射标志的编码信息;
数据处理模块判断热辐射标志图像中加热发热丝图像和未加热发热丝图像是否满足形态约束,以热辐射标志区域中心像素所在的列图像采用从上往下的顺序统计在竖直方向各个亮条纹包含的像素个数L及暗条纹对应的像素个数D,并计算亮条纹包含像素个数的均值A及所有条纹的像素总和T,其中
当满足形态约束6*A≤T≤14*A时,根据加热发热丝图像和未加热发热丝图像竖直方向上的高度信息确定热辐射标志的编码信息Num:
2.如权利要求1所述的基于编码热红外标志的跟随机器人多目标识别系统,其特征在于,热辐射标志采用二进制规则对发热丝进行编码。
3.基于编码热红外标志的跟随机器人多目标识别方法,其特征在于,包括:
采集待识别目标的热红外图像;
从热红外图像中识别热辐射标志图像;
根据热辐射标志图像识别热辐射标志的编码信息,具体过程为:
对热红外图像进行滤波处理;利用中值滤波来去除条码图像中由光学采集系统所带来的椒盐噪声,通过排序去中值的方法,将这些干扰点灰度值变为与其邻近的某些像素的灰度值相近,达到除去噪声的效果;
对滤波处理后的热红外图像进行发热丝边缘提取,获取边缘检测图像;
消除边缘检测图像的竖向边缘和离散边缘;消除竖向边缘的方法具体为:设1为边缘像素0为背景像素,则像素点P(i,j)满足如下公式则视其为竖向边缘点:
消除离散边缘的方法具体为:采用膨胀运算,先进行设定次膨胀,然后在进行设定次+1次腐蚀的方式实现对离散边缘的消除;
根据热辐射标志所处区域面积最大,从边缘检测图像中提取热辐射标志图像;
根据像素灰度值识别热辐射标志图像中加热发热丝图像和未加热发热丝图像,根据加热发热丝图像和未加热发热丝图像竖直方向上的高度信息确定热辐射标志的编码信息;
判断热辐射标志图像中加热发热丝图像和未加热发热丝图像是否满足形态约束,以热辐射标志区域中心像素所在的列图像采用从上往下的顺序统计在竖直方向各个亮条纹包含的像素个数L及暗条纹对应的像素个数D,并计算亮条纹包含像素个数的均值A及所有条纹的像素总和T,其中
当满足形态约束6*A≤T≤14*A时,根据加热发热丝图像和未加热发热丝图像竖直方向上的高度信息确定热辐射标志的编码信息Num:
通过编码信息对待识别目标进行识别。
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