实时棒材图像识别与跟踪方法研究

摘要：

多目标识别跟踪的关键问题是特征提取和目标匹配.为了提取生产线上堆积棒材的特征,提出粘连目标分割和多目标识别的方法.采用中值滤波和形态学滤波去除噪声,自适应阈值化和分水岭变换分割粘连目标;然后采用区域统计、参数识别、噪声区域去除以及聚类分析等手段进行目标特征识别,提取出棒材的质心点坐标作为特征;对棒材图像序列提出采用模板匹配、相近位移匹配和Kalman滤波的方法建立跟踪链,通过插入、删除、更新链节点进行目标跟踪;对于图像处理中可能出现的漏检目标和虚增目标,进行了计数结果校正.在现场采集了100帧连续图像后,采用此方法跟踪计数的精度为96.2%.

关键词：多目标识别、跟踪、模板匹配、特征点对应、Kalman滤波

所属期刊栏目：32

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2006-06-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：575-579