[发明专利]一种AGV视觉目标识别与跟踪系统及方法

权利要求书

1.一种AGV视觉目标识别与跟踪方法，其特征是，包括：

获取第i帧图像；初始状态下i＝1；

对第i帧图像输出目标识别结果；

提取第i帧图像中的图像特征；i为正整数；当i＝1时，根据识别目标生成初始目标模板；当i≥2时，计算目标模板与第i帧图像的相关性；根据目标模板与第i帧图像的相关性，对第i帧图像中的目标位置和状态进行识别，并根据第i帧图像中的目标特征，更新目标模板；

根据第i帧图像中的目标位置和状态识别结果，控制自动导引运输车AGV的转动角度和前进速度；对i进行加一处理，然后，返回上一步。

2.如权利要求1所述的一种AGV视觉目标识别与跟踪方法，其特征是，

对第i帧图像输出目标识别结果；具体步骤包括：

将第i帧图像，输入到训练后的目标识别模型中，输出目标识别结果。

3.如权利要求1所述的一种AGV视觉目标识别与跟踪方法，其特征是，

所述训练后的目标识别模型；训练步骤包括：

构建训练集，所述训练集为已知目标标签的图像；

构建卷积神经网络；

将训练集输入到卷积神经网络中，对网络进行训练；

训练终止时，得到训练后的目标识别模型；

所述已知目标标签的图像为已知人体下半身区域的图像。

4.如权利要求1所述的一种AGV视觉目标识别与跟踪方法，其特征是，

提取第i帧图像中的图像特征；i为正整数；当i＝1时，根据识别目标生成初始目标模板；当i≥2时，计算目标模板与第i帧图像的相关性；具体步骤包括：

提取第i帧图像中的方向梯度直方图特征；

当i＝1时，基于KCF的相关滤波跟踪算法和第i帧图像中图像特征，初始化滤波跟踪器和跟踪参数，生成待跟踪目标模板；

当i≥2时，在不同跟踪框尺度下，基于KCF的相关滤波跟踪算法，计算第i帧图像的图像特征与待跟踪目标模板的相关性。

5.如权利要求1所述的一种AGV视觉目标识别与跟踪方法，其特征是，

根据目标模板与第i帧图像的相关性，对第i帧图像中的目标位置和状态进行识别；具体步骤包括：

选择目标相关性响应值最大的尺度因子作为第i帧图像跟踪框尺寸；

根据第i帧图像跟踪框尺寸，确定第i帧图像目标所在位置，进而更新跟踪滤波器，得到每一帧的目标位置和状态。

6.如权利要求1所述的一种AGV视觉目标识别与跟踪方法，其特征是，

根据第i帧图像中的目标位置和状态识别结果，控制自动导引运输车AGV的转动角度和前进速度；具体步骤包括：

根据第i帧图像目标跟踪框的中心点横坐标相对于图像帧中心点横坐标的位置，判断AGV的左右转向，若第i帧图像目标跟踪框的中心点横坐标小于图像帧中心点横坐标，则AGV需左转，反之AGV需右转；

根据第i帧图像目标跟踪框的尺寸相对于第i-1帧图像图像目标跟踪框的尺寸大小，判断判断AGV的前后运动方向，若第i帧跟踪框的尺寸小于上一帧图像目标跟踪框的尺寸，则说明目标有向前运动的趋势，AGV需加速前进，维持AGV与人体之间规定的距离范围。

7.一种AGV视觉目标识别与跟踪装置，其特征是，包括：

获取模块，其被配置为：获取第i帧图像；初始状态下i＝1；

目标识别模块，其被配置为：对第i帧图像输出目标识别结果；

特征提取模块，其被配置为：提取第i帧图像中的图像特征；i为正整数；当i＝1时，根据识别目标生成初始目标模板；当i≥2时，计算目标模板与第i帧图像的相关性；

目标跟踪模块，其被配置为：根据目标模板与第i帧图像的相关性，对第i帧图像中的目标位置和状态进行识别，并根据第i帧图像中的目标特征，更新目标模板；根据第i帧图像中的目标位置和状态识别结果，控制自动导引运输车AGV的转动角度和前进速度；对i进行加一处理，然后，返回特征提取模块。