一种基于均值飘移的机械臂实时跟踪方法
专利汇可以提供一种基于均值飘移的机械臂实时跟踪方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 涉及一种基于均值飘移的 机械臂 实时 跟踪 方法，由均值漂移 算法 、检测器和卡尔曼滤波组成，通过均值算法来实现对目标的跟踪，跟踪是否成功是由巴氏参数决定，如果巴氏参数小于设定的值，则判断目标跟踪失败，同时目标的 位置 和大小由探测器再次初始化，同时在线学习过程更新跟踪目标模型，增加跟踪目标的鲁棒性；为了实现实时跟踪目标，检测目标区域由卡尔曼滤波和概率论确定，减少了搜索检测的时间，卡尔曼滤波不仅可以估计目标位置，而且当目标完全被遮挡时可以预测目标位置。本发明方法是高效的在解决古典均值漂移方法缺点时，从而增加目标追踪的鲁棒性、实时性和智能性。，下面是一种基于均值飘移的机械臂实时跟踪方法专利的具体信息内容。
1.一种基于均值飘移的机械臂实时跟踪方法，其特征在于步骤如下：
步骤1：计算第一帧图像目标模型的特征参数，以目标模型在第一帧图像的位置为初始化位置y0，以目标模型为模型窗口Tin：
为第u个特征的概率，k(x)是核函数， 为像素直方图参数，C为归一化常数因子，n为追踪目标的像素个数，δ(x)为克罗内克尔函数；
以 作为跟踪目标初始化常数，采用半监督P-N学习方法基于第一帧选择的目标完成学习过程；
步骤2、目标检测与追踪：
(1)计算第二帧以后所有图像中检测目标的参数，以目标模型为模型窗口Tin；
为检测到目标的第u个特征概率，h为带宽，nh为检测到目标的像素个数，Ch为归一化常数因子；
(2)计算用来衡量目标特征的相似程度巴士系数
为最大的对应对象所对应的位置最可能是跟踪目标的位置；
(3)确定跟踪到的目标是否是所要跟踪的目标：
如果 计算跟踪目标与正的数据集相似度STM，以确认跟踪目标的可信度；
所述巴氏系数阈值σBT取值为0.6-0.8；
所述正的数据集是：与目标的巴氏距离为0.6-1.0内的标记为正的数据集，否则为负的数据集；
(4)符合 计算两个窗口中目标模型的相似度NCC(T1,T2)
上式
其中：P(i)为像素值，MtNt为图像窗口的大小，μ1,μ2,σ1,σ2分别代表两个子窗口图像的平均值和标准差T1(x)；
两个图像窗口的距离为：
参考输入模型窗口为Tin则检测到的数据模型与正数据集和负数据集的距离为：
T+,T-分别为正数据集与负数据集，则：
如果STM≥σLTM，检测的目标作为跟踪目标，并用于在线学习；
否则根据卡尔曼滤波估计目标位置，由下式得
上式xk＝[pk.x pk.y vk.x vk.y](为估计的目标位置和速度) I是识别
矩阵，0是零矩阵pk.x pk.y vk.x vk.y分别是目标在第k帧图片中轴x、轴y的位置和速度；H＝[I2×2 02×2]Δt为每一秒的反向帧，Qk为误差协方差，P为概率密度函数，k|k-1代表当前帧相对于上一帧的参数，k|k代表当前帧参数。即xk|k为目标位置；
(5)如果 检测器检测目标位置和计算目标区域参数：
wk,vk都代表均值为0的高斯噪声；
目标区域参数为：
为期望，E(a|b)是在b的条件下成立的期望，Zk为时间为k时的有效测量，pk|k-1是当前的协方差，Rk是测量噪音的协方差；
(6)同时根据预测的位置xk|k-1利用(4)-(7)式计算预测目标是否与正数据集中的目标相同，如果STM≥σTM，则利用公式(8)估计目标的位置和尺寸，然后利用下式更新目标模型：
p[zk|zk]＝N[zk|zk|k-1,HPk|k-1HT+Rk] (10)
在目标检测与追踪过程中，一直循环执行本步骤。
一种基于均值飘移的机械臂实时跟踪方法
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