基于雙目視覺切割軌跡跟蹤的開題報(bào)告

基于雙目視覺切割軌跡跟蹤的開題報(bào)告一、研究背景隨著移動(dòng)機(jī)器人的應(yīng)用越來(lái)越廣泛，大量的研究者開始關(guān)注機(jī)器人的視覺能力。雙目視覺系統(tǒng)被認(rèn)為是最為常見和可靠的一種，它通過兩個(gè)視角的圖像分析，可以進(jìn)行更加精準(zhǔn)的物體識(shí)別、跟蹤、環(huán)境重建等任務(wù)。其中，物體跟蹤是移動(dòng)機(jī)器人的一個(gè)核心任務(wù)，很多應(yīng)用都需要機(jī)器人能夠跟蹤目標(biāo)物體并按照預(yù)設(shè)的軌跡進(jìn)行運(yùn)動(dòng)。而物體跟蹤的難點(diǎn)在于，目標(biāo)物體可能經(jīng)過不同的光照條件、運(yùn)動(dòng)狀態(tài)和背景環(huán)境的變化，因此需要對(duì)物體的形狀、顏色、紋理等多種特征進(jìn)行跟蹤。這對(duì)于傳統(tǒng)的雙目視覺系統(tǒng)來(lái)說是一項(xiàng)極具挑戰(zhàn)性的任務(wù)。另一方面，切割技術(shù)是視覺任務(wù)中的一項(xiàng)重要技術(shù)，它可以將圖像中的目標(biāo)區(qū)域與背景區(qū)域分離開來(lái)，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)物體的檢測(cè)、識(shí)別和跟蹤等任務(wù)。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，基于深度學(xué)習(xí)的圖像分割算法已經(jīng)成為目前最為先進(jìn)和有效的方法之一。因此，本研究旨在結(jié)合雙目視覺和圖像切割技術(shù)，探究基于雙目視覺的切割軌跡跟蹤算法，提高移動(dòng)機(jī)器人在復(fù)雜環(huán)境下的物體識(shí)別和跟蹤能力。二、研究?jī)?nèi)容本研究的主要內(nèi)容為：1.構(gòu)建雙目視覺系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)物體的實(shí)時(shí)拍攝和圖像采集。2.應(yīng)用基于深度學(xué)習(xí)的圖像分割算法，對(duì)目標(biāo)物體的圖像進(jìn)行分割，得到目標(biāo)物體的準(zhǔn)確邊界。3.通過跟蹤算法，根據(jù)目標(biāo)物體的邊界進(jìn)行目標(biāo)跟蹤，并輸出軌跡信息。4.利用SSD（SingleShotMultiBoxDetector）算法對(duì)目標(biāo)物體進(jìn)行檢測(cè)，檢測(cè)出物體變化的情況，并及時(shí)更新目標(biāo)物體的跟蹤軌跡。三、研究意義本研究的貢獻(xiàn)在于：1.將雙目視覺和圖像分割技術(shù)相結(jié)合，提高移動(dòng)機(jī)器人在復(fù)雜環(huán)境下的物體跟蹤能力。2.利用深度學(xué)習(xí)算法，提高物體分割的準(zhǔn)確性和效率。3.開發(fā)基于SSD算法的目標(biāo)檢測(cè)模塊，實(shí)現(xiàn)對(duì)物體運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和跟蹤。四、研究方法本研究所采用的主要方法為：1.雙目視覺系統(tǒng)的構(gòu)建：采用兩個(gè)相機(jī)模塊，通過采集圖像實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)物體的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。2.基于深度學(xué)習(xí)的圖像分割算法：采用FCN（FullyConvolutionalNetworks）網(wǎng)絡(luò)，對(duì)目標(biāo)物體進(jìn)行分割。3.基于輪廓匹配的跟蹤算法：利用輪廓匹配算法，根據(jù)物體的邊界信息，實(shí)時(shí)跟蹤目標(biāo)運(yùn)動(dòng)軌跡。4.基于SSD算法的目標(biāo)檢測(cè)模塊：通過監(jiān)測(cè)物體的變化，動(dòng)態(tài)更新物體的跟蹤軌跡。五、預(yù)期結(jié)果1.成功構(gòu)建雙目視覺系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)物體的實(shí)時(shí)拍攝和圖像采集。2.基于深度學(xué)習(xí)的圖像分割算法可以實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)物體的邊界精準(zhǔn)識(shí)別和分割。3.利用基于輪廓匹配的跟蹤算法，可以有效實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)物體的實(shí)時(shí)跟蹤。4.利用基于SSD算法的目標(biāo)檢測(cè)模塊，可以動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)目標(biāo)物體的變化，實(shí)現(xiàn)對(duì)運(yùn)動(dòng)物體的實(shí)時(shí)跟蹤。六、研究展望未來(lái)，可以進(jìn)一步完善本研究的算法和系統(tǒng)，提高其實(shí)用價(jià)值和商業(yè)應(yīng)用前景?？梢圆捎酶酉冗M(jìn)和有效的深度學(xué)習(xí)算法，實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)物體的實(shí)時(shí)識(shí)