摘要:随着科学技术的迅速发展,辅助型机器人已经成为了人们日常任务的得力助手,它们能对快速变化的环境做出适当的反应,有着实时处理可视数据的能力。
本文基于注意力视觉模型对足球场地进行识别。首先,使用图像分割对图像进行多个通道和多尺度的分解,提取形状、颜色和纹理等多个维度的特征,构造高斯金字塔;其次,通过Gabor滤波得到多幅初级特征图;最后,基于小波变换对特征图进行融合得到显著图。实验结果表明,该系统能够快速精准的识别出足球、球门、场地线的位置,一定程度上减少了运算量,缩短了机器人分析图像的时间。
关键词:注意力视觉;场地识别;高斯金字塔;显著图;
目录
摘要
Abstract
1 绪论-3
1.1引言-3
1.2课题背景以及意义-3
1.3国内外发展趋势-3
1.4主要工作内容-4
1.5章节安排-4
2 软硬件介绍-6
2.1系统硬件-6
2.1.1功能特性-6
2.1.2操作方式-7
2.1.3技术特点-7
2.2系统软件-7
2.2.1 Choregraphe专属软件-7
2.2.2 OpenCV框架-8
2.2.3 Visual Studio 2010平台开发-9
3 注意力视觉模型-10
3.1简介-10
3.2典型的注意力视觉模型-10
3.2.1Stentiford注意力模型-10
3.2.2光谱剩余模型-10
3.2.3 ITTI模型-10
4 图像处理-12
4.1边缘检测-12
4.2轮廓提取-12
4.3初步特征图的提取-12
4.3.1颜色特征提取-13
4.3.2运动特征提取-13
4.3.3形状特征提取-14
4.4返回抑制的改进-14
4.5合并多幅特征图-15
4.6划分机器人区域-15
5 场地信息识别-17
5.1红球识别-17
5.2球门识别-17
5.3直线的识别-17
5.4中圈线检测-17
5.5确定目标位置-18
6 系统设计与实现-19
结 论-22
参 考 文 献-23
致 谢-24
附录A轮廓提取部分代码-25
附录B注意力模型部分代码-27