基于Harris-SIFT的多目标识别与实时视觉定位算法详解
需积分: 32 31 浏览量
更新于2024-08-10
收藏 2.92MB PDF 举报
多目标识别在verilog数字系统设计教程的第二版中被提及,作为提高精度和算法鲁棒性的关键手段。多目标识别过程与单目标识别类似,包括特征匹配、仿射检验和模式识别,但增加了对匹配特征点的分类和目标级的检验。Harris-SIFT特征匹配在此起着核心作用,它是一种用于目标识别的不变特征提取算子,相较于SIFT有性能优化和优势。
首先,作者徐宁的硕士学位论文探讨了单目摄像头实时视觉定位,这是机器人自主导航的重要技术挑战。论文构建了一个完整的系统,通过单个摄像头捕获图像,实时计算相机相对于参考路标的三维姿态。系统采用基于Harris-SIFT的特征提取,这个算法在不变性、鲁棒性和实时性方面表现出色。
Harris-SIFT特征提取算子在此处被设计用于目标识别,包括构建目标数据库、特征提取、匹配寻找最接近的邻居、一致性检查和识别评价。它能够在复杂自然环境中稳定工作,确保定位的可靠性。结合特征跟踪和位姿估计算法,算法能够实时识别场景中的视觉地标并跟踪它们。
论文还讨论了跟踪和定位算法的结合,采用了双线程并行计算来提高实时性能。共面POSIT位姿估计算法的运用则有助于精确估计物体特征点的三维坐标,这需要对摄像机进行标定以确保模型的准确性。
实验部分展示了Harris-SIFT特征提取算法在多种场景下的性能,包括与其他特征提取算子的对比,以及在自然环境下目标识别和图像检索的成功。实验结果证明,该算法在多目标识别中具有较强的鲁棒性、高精度和良好的实时响应能力。最后,通过实际应用,即使用手持USB摄像头进行实时视频流处理,验证了视觉定位算法的有效性和实用性。
多目标识别在verilog数字系统设计教程中被作为一个关键模块介绍,而在徐宁的论文中,通过Harris-SIFT特征匹配和单目摄像头实时视觉定位,实现了机器人在变化环境中的高效定位,展现了强大的算法性能和实用性。
2012-09-05 上传
2018-05-28 上传
2022-07-15 上传
2011-03-15 上传
2021-10-02 上传
杨_明
- 粉丝: 76
- 资源: 3892
最新资源
- 掌握Jive for Android SDK:示例应用的使用指南
- Python中的贝叶斯建模与概率编程指南
- 自动化NBA球员统计分析与电子邮件报告工具
- 下载安卓购物经理带源代码完整项目
- 图片压缩包中的内容解密
- C++基础教程视频-数据类型与运算符详解
- 探索Java中的曼德布罗图形绘制
- VTK9.3.0 64位SDK包发布,图像处理开发利器
- 自导向运载平台的行业设计方案解读
- 自定义 Datadog 代理检查:Python 实现与应用
- 基于Python实现的商品推荐系统源码与项目说明
- PMing繁体版字体下载,设计师必备素材
- 软件工程餐厅项目存储库:Java语言实践
- 康佳LED55R6000U电视机固件升级指南
- Sublime Text状态栏插件:ShowOpenFiles功能详解
- 一站式部署thinksns社交系统,小白轻松上手