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韩立媛

作品数：1 被引量：0H指数：0
供职机构：燕山大学信息科学与工程学院更多>>
发文基金：河北省自然科学基金国家自然科学基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇多机器人
  • 1篇滤波
  • 1篇机器人
  • 1篇背景差
  • 1篇背景差法
  • 1篇SURF
  • 1篇KALMAN...

机构

  • 1篇燕山大学

作者

  • 1篇彭丹
  • 1篇李江昊
  • 1篇韩立媛
  • 1篇王绪全

传媒

  • 1篇燕山大学学报

年份

  • 1篇2016
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
基于局部SURF与Kalman滤波的多机器人识别与跟踪
2016年
针对SURF匹配算法,提出一种局部特征匹配的思想,对场景中多个目标机器人进行识别与跟踪。在静态场景中,利用背景差法检测出场景中所有运动机器人,提取各个机器人的轮廓,通过轮廓获得每个机器人在图像中的区域,对每个小区域提取SURF特征点并与模板图像进行匹配,得到想要跟踪机器人的位置信息,最后通过Kalman滤波对机器人位置进行修正并跟踪。实验证明本算法在不降低匹配的准确性上有效提高了识别与跟踪的效率。
李江昊韩立媛彭丹王绪全
关键词：SURF背景差法KALMAN滤波
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共1页<1>
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