第2卷第3期 智能系统学报 Vol.2 N23 2007年6月 CAAI Transactions on Intelligent Systems Jun.2007 双目轮式移动机器人的运动目标识别与跟踪 刘宏鼎，秦世引 (北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院，北京市100083) 摘要：研究在室内相对复杂背景下的运动目标识别与跟踪，采用H山氏不变矩作为目标特征，通过环形方式搜索种 子点进行目标区域生长，在有干扰的情况下检出目标，并估计相对位姿和控制本体机器人快速跟踪目标.用Int©l的 计算机视觉库Op©nCV实现图像预处理，图像分割，孔洞填充，区域生长和特征提取.实验结果表明，系统能对运动 目标进行实时稳定快速的跟踪，适用性强. 关键词：运动目标；识别与跟踪，区域生长；形状特征提取 中图分类号：TP242.6文献标识码：A文章编号：16734785(2007)03-001606 Recognition and tracking of moving targets for binocular wheel moving robotst LIU Hong-ding,QIN Shi-yin (School of Automation Science and Electrical Engineering,Beihang University,Beijing 100083,China) Abstract:This paper studies in depth recognition and tracking of moving targets by binocular mobile robots in relatively complex environments.To deal with noise,Hu's moment invariants were taken as object fea- tures and object region growing was carried out from the seed point which was searched by loop scanning. In this way objects could be detected and their relative positions estimated so as to effectively track moving targets and control the individual robots.This paper made use of OpenCV to carry out image preprocess- ing,image segmentation,hole filling,region growing and feature extracting.Experimental results indica- ted that the system produces stable and fast tracking of moving targets in real time and is suitable for prac- tical applications. Key words:moving target,recognition and tracking,region growing,shape feature extraction 运动目标的识别与跟踪是计算机视觉研究的一 目标在运动，摄像机自身也在运动，摄像机的运动造 个重要课题，在导航与制导，交通监管，运动分析等 成图像背景的不断变化，给目标识别与跟踪带来更 领域有很高的实用价值山.运动目标跟踪与控制的 大的扰动，MCMT跟踪的关键问题是目标识别与 目的在于分析获取的图像信息，自动监测和识别出 运动估计，广泛采用的方法有转化为摄像机静止- 目标，并计算目标的运动参数，据此控制和调节摄像 目标运动(static camera-moving target,MC-MT) 机所固结的机器人的运动模式，从而保证在视场范 模式2引，背景预测法4)，模板匹配与波门跟踪 围内，不会丢失目标，并使机器人能有效跟踪该目 法6.】，以及光流跟踪1等 标 文中基于Intel OPenCV计算机视觉库的相关 在运动检测与识别方面，目前研究的热点和难 工具，采用基于区域生长和形状匹配的目标识别方 点是摄像机运动-目标运动(moving camera-mov- 法，将带视觉标记的运动目标提取、识别与跟踪融为 ing target,MCMT)模式.在MC-MT模式中，不仅 一体，实现了对室内环境下的简单运动目标的稳定 识别与跟踪，并具有很好的实时性能， 收稿日期：2007-0904. 基金项目：因家高技术研究发展计划资助项目(2006AA04Z207):教 育部博士点基金资助项目(20060006018). 1994-2009 China Academic Journal Electronic Publishing House.All rights reserved.http://www.cnki.net第 2 卷第 3 期 智 能 系 统 学 报 Vol. 2 №. 3 2007 年 6 月 CAA I Transactions on Intelligent Systems J un. 2007 双目轮式移动机器人的运动目标识别与跟踪 刘宏鼎 ,秦世引 (北京航空航天大学 自动化科学与电气工程学院 ,北京市 100083) 摘 要 :研究在室内相对复杂背景下的运动目标识别与跟踪 ,采用 Hu 氏不变矩作为目标特征 ,通过环形方式搜索种 子点进行目标区域生长 ,在有干扰的情况下检出目标 ,并估计相对位姿和控制本体机器人快速跟踪目标. 用 Intel 的 计算机视觉库 OpenCV 实现图像预处理 ,图像分割 ,孔洞填充 ,区域生长和特征提取. 实验结果表明 ,系统能对运动 目标进行实时稳定快速的跟踪 ,适用性强. 关键词 :运动目标 ;识别与跟踪 ; 区域生长 ;形状特征提取 中图分类号 : TP242. 6 文献标识码 :A 文章编号 :167324785 (2007) 0320016206 Recognition and tracking of moving targets for binocular wheel moving robotst L IU Hong2ding ,QIN Shi2yin (School of Automation Science and Electrical Engineering , Beihang University , Beijing 100083 , China) Abstract :This paper studies in dept h recognition and tracking of moving targets by binocular mobile robots in relatively complex environments. To deal with noise , Hu’s moment invariants were taken as object fea2 t ures and object region growing was carried out from the seed point which was searched by loop scanning. In t his way objects could be detected and their relative positions estimated so as to effectively track moving targets and control the individual robots. This paper made use of OpenCV to carry out image p reprocess2 ing , image segmentation , hole filling , region growing and feat ure extracting. Experimental results indica2 ted t hat t he system produces stable and fast tracking of moving targets in real time and is suitable for prac2 tical applications. Keywords :moving target , recognition and tracking , region growing , shape feat ure extraction 收稿日期 :2007209204. 基金项目 :国家高技术研究发展计划资助项目 (2006AA04Z207) ;教 育部博士点基金资助项目(20060006018) . 运动目标的识别与跟踪是计算机视觉研究的一 个重要课题 ,在导航与制导 ,交通监管 ,运动分析等 领域有很高的实用价值[ 1 ] . 运动目标跟踪与控制的 目的在于分析获取的图像信息 ,自动监测和识别出 目标 ,并计算目标的运动参数 ,据此控制和调节摄像 机所固结的机器人的运动模式 ,从而保证在视场范 围内 ,不会丢失目标 ,并使机器人能有效跟踪该目 标. 在运动检测与识别方面 ,目前研究的热点和难 点是摄像机运动 - 目标运动 (moving camera2mov2 ing target ,MC2M T) 模式. 在 MC2M T 模式中 ,不仅 目标在运动 ,摄像机自身也在运动 ,摄像机的运动造 成图像背景的不断变化 ,给目标识别与跟踪带来更 大的扰动 ,MC2M T 跟踪的关键问题是目标识别与 运动估计 ,广泛采用的方法有转化为摄像机静止 - 目标运动 (static camera2moving target , MC2M T) 模式[2 - 3 ] ,背景预测法[4 - 5 ] ,模板匹配与波门跟踪 法[6 - 8 ] ,以及光流跟踪[9 ]等. 文中基于 Intel OPenCV 计算机视觉库的相关 工具 ,采用基于区域生长和形状匹配的目标识别方 法 ,将带视觉标记的运动目标提取、识别与跟踪融为 一体 ,实现了对室内环境下的简单运动目标的稳定 识别与跟踪 ,并具有很好的实时性能