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申请/专利权人：中南大学
摘要：本发明公开了一种基于局部方向特征和关联矩阵的金属模具跟踪方法，包括特征提取，目标定位，目标跟踪三部分。首先，对多个单一模具图像进行高斯滤波并提取出模具的局部方向特征。其次，由局部方向特征建立模具模板，在实际图像中通过相似性度量确定满足条件的目标点，进而通过非极大值抑制确定得到目标模具的位置。通过帧间数据关系获取目标帧间的关联矩阵，结合关联矩阵完成模具ID的标注和跟踪。最后，将获得的模具轨迹映射到三维空间。本发明提出的算法在工业模具跟踪领域获得了较高的准确率、可靠性和实时性，体现了本发明在该场景下的适用性和优越性，可以为工业机器人的工作提供技术支撑。
主权项：1.一种基于局部方向特征和关联矩阵的金属模具跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：采集生产线上多个单一模具的图像数据，并提取各个模具图像的相同特征，从而建立用于跟踪模具的模具模板；S2：从生产线上获取待检测的模具的图像，然后计算模具图像的图像特征向量与模具模板向量的相似度，筛选出满足条件的目标点，进而通过非极大值抑制和X空间矫正得到目标模具的位置；S3：将目标模具进入检测范围开始跟踪到脱离检测范围的检测过程划分为四个状态，由帧间数据关系获取目标帧间的关联矩阵，结合关联矩阵完成目标模具状态的跳转，进而进行目标模具的ID标注和跟踪；S4：输出当前帧目标模具的ID及状态和位置，将处于跟踪状态的目标模具坐标转化到三维空间中，为机器人提供操作坐标点。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中南大学 一种基于局部方向特征和关联矩阵的金属模具跟踪方法
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