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机器视觉维修系统英文文献和中文翻译(12)

时间:2021-08-13 21:42来源:毕业论文
图部分对应 检测模块在不同时间点表示对象的图形段之间没有对应关系。相应部分最直接的方法是,当且仅当一个分段的边界才建立一个对应关系框与上

图部分对应

检测模块在不同时间点表示对象的图形段之间没有对应关系。相应部分最直接的方法是,当且仅当一个分段的边界才建立一个对应关系框与上一次迭代中的段的边界框相交。然而,邻接方法对系统的迭代可以采取的总时间限制。如果移动的对象能够移动到其边界框的位置不与边界框相交之前的迭代,则跟踪系统失败。论文网

4.1互相关技术

我们已经尝试了一种替代方法,其中图段由视觉跟踪 执行对象互相关的多次迭代。在对象互相关的每个单独迭代期间,计算图形段位移通过使用光流。不一样公式中自相关的推导(9)强度 It(x,y,t)的值从较早者获得存储在内存中的图像帧。SSD 方程误差测量(8)计算位移 从邻域Npi(/)形成一个互相关 表面:ec(Axi(t),Ayi(t))其中(Axi(t),Ayi(t))属于Npi(t)(10)其中窗口wp(i)用于计算SSD 度量是特征段的边界框的产生最小ec值的位移为然后被视为图的位移分割。执行预定数量后的迭代,调用检测模块产生一组新的图片段。如果检测到段被发现与之相交被跟踪,那么它被认为是对应的感兴趣的对象。另外还有一种交叉相关互相关的方法 技术可以用来对应图形段用于物体的视觉跟踪。 而不是使窗口Wpdt)成为一个数字段的边框,可以是一个小的,该对象的可识别部分(即,特征 窗口)。跟踪模块再次执行 SSD产生位移的几次迭代测量后,检测模块 找到新的数字段。对象身份是 维持视觉系统的迭代 与以前类似的方式。如果新检测到的 段被发现包含跟踪功能窗口,则段被假定为对应 到特征窗口的对象原来选择。这个通信的准确性 依靠机制可以增加多个功能窗口。图5说明了如何特征窗口互相关提供了一种方法成功的相应图片段邻接方式会有的情况失败了。

4.2互相关优化

与图分割一样,子采样可以提高互相关对应的速度方法。二次采样可以应用于二次方法搜索功能区域时最小化SSD测量的位移方程式(8),我们只考虑一个子抽样数位移。 这减少了SSD的数量执行的计算。当执行方程式中的SSD求和时 (8) 在功能窗口上,我们只考虑一个 ix和iy项的子采样数。这个减少每个SSD计算所需的时间。来`自^751论*文-网www.751com.cn

如果感兴趣的对象的动作很快足以使其投影超过Npi(t)在跟踪算法能够完成之前 搜索,则跟踪算法将失败。但是,如果我们试图解决以前的问题 通过增加Npi(t)的大小然后搜索时间增加,可能使问题更糟。至在这两种情况之间取得平衡 系统按比例增加Npi(t)的大小增加邻域搜索次采样,形成一系列的金字塔级别。我们的算法动态地使用一个金字塔级别 是基于数字片段的大小以前的位移。27 二次采样使用有条理的,非智能的选择候选位移的手段(例如,距离邻里的每三分之一位移)。选择候选位移的另一种方法 是使用梯度下降搜索 像用于功能的策略 窗口选择(见第3.2.3节)。通过二次抽样减少求和项的数量 方法没有考虑到这个事实 以前的SSD措施已经计算在内但第一种情况。因为互相关 对应算法正在搜索 最低SSD测量,“我们的系统可以停止如果现在累积求和项 求和值超过先前计算的值 SSD测量。有一个启发式说以下:ix和iy更接近的索引窗口中心Wpi(t)倾向于增加 总结结果超过周边地区。27因为我们需要增加更少的术语我们选择添加的条款较大,我们使用a 通过ix和iy的螺旋图案。有另一个启发式的,指出一个没有的对象 任何运动偏移将具有平均位移 (0,0)。由于螺旋求和优化工作当我们在早期找到最低SSD价值的时候最好 搜索过程中,我们可以获得额外的好处 在起点开始互相关搜索。 机器视觉维修系统英文文献和中文翻译(12):http://www.751com.cn/fanyi/lunwen_80168.html

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