检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:胡文楠[1] HU Wen-nan(College of Applied Technology,Changchun University of Technology,Changchun 130012,China)
机构地区:[1]长春工业大学应用技术学院,吉林长春130012
出 处:《计算机工程与设计》2021年第3期822-829,共8页Computer Engineering and Design
基 金:吉林省教育“十三五”科学技术基金项目(JJKH20170561KJ)。
摘 要:为研究搬运机器人的视觉识别系统,提出一种基于内容图像检索的方法识别障碍物。为检测固体障碍物,从不同位置拍摄多种障碍物,保证这些图像的数量和质量,利用拍摄的图像构建一个稳健的图像数据库;利用3种不同的特征提取方法,将图像纹理作为障碍物的特征信息,实时更新障碍物的信息;进行相似度距离计算,比较检索图像与数据库中的图像距离,将固体障碍物的所有实时信息和GPS数据传输到服务器。实验结果验证了所提方法的有效性,实验结果表明,EMD距离的精准度最高,性能比其它距离计算更好。To study the vision recognition system of the moving robot,a content-based image retrieval was proposed to identify obstacles.To detect solid obstacles,a variety of obstacles was taken from different locations to ensure the quantity and quality of these images,and a robust image database was constructed using the captured images.Three different feature extraction met-hods were adopted,and the image texture was taken as the feature information of the obstacle,meanwhile,the obstacle information was updated in real time.The similarity distance was calculated,and the distance between the retrieved image and the image in the database was compared.All real-time information of solid obstacles and GPS data was transmitted to the server.Experimental results verify the effectiveness of the proposed method.The results show that EMD distance has the highest accuracy and better performance than other distance methods.
关 键 词:障碍物检测 图像检索 图像数据库 特征信息 图像纹理
分 类 号:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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