Mean-Shift和Kalman算法在工件分拣技术中的应用

摘要：

针对生产线上动态工件的跟踪分拣问题,提出了一种Kalman预测目标和Mean-Shift搜索目标综合应用的跟踪算法,实现了对履带上工件的动态跟踪.该算法首先利用Kalman滤波估计出后续运动目标的位置、速度和匹配范围,然后使用基于HSV色彩空间融合的Mean-Shift算法进行小范围搜索和目标匹配,最后将Mean-Shift算法得到的目标位置作为下一帧Kalman滤波器的输入参数使得后续状态具有预测的能力,迭代执行,直至搜索到目标为止.实验证明,该算法能够有效解决动态工件的跟踪和定位问题.

关键词：目标跟踪、卡尔曼滤波、均值漂移、色彩空间转换

所属期刊栏目：33

分类号：TP242.6+2(自动化技术及设备)

资助基金：国家863计划2012AA041405;沈阳市工业科技攻关项目F12-010-2-00

在线出版日期：2013-03-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：2796-2802