[發(fā)明專利]一種服務機器人目標識別與定位的方法

無效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201110202577.7
• 申請日: 2011-07-19
• 公開（公告）號: CN102890785A
• 公開（公告）日: 2013-01-23
• 發(fā)明（設計）人: 許華虎;孔超;陳開云;孫弘剛;施建剛;賀祥;陽澄海;高玨;何永義
• 申請（專利權）人: 上海上大海潤信息系統(tǒng)有限公司
• 主分類號: G06K9/46
• 分類號: G06K9/46;G06T7/00
• 代理公司: 上海科盛知識產(chǎn)權代理有限公司 31225
• 代理人: 趙繼明

1.一種服務機器人目標識別與定位的方法，其特征在于，該方法包括以下步驟：

1)兩相同的CCD攝像機同時觀察一個目標點，以獲取該目標點在不同視角下的感知圖像，并通過幾何成像原理計算圖像像素間的位置偏差，得到目標點的三維信息；

2)圖像處理器對感知圖像進行處理，利用轉(zhuǎn)換公式將RGB顏色空間轉(zhuǎn)換到HIS顏色空間；

3)通過Otsu閾值法得到圖像分割閾值；

4)利用圖像分割閾值將感知圖像分割成相應的連通區(qū)域，并用顏色特征來標記圖像感興趣的區(qū)域，完成對目標的識別與定位。

2.根據(jù)權利要求1所述的一種服務機器人目標識別與定位的方法，其特征在于，所述的步驟2)中的轉(zhuǎn)換公式為：

H=arccos((R-G)+R2(R-G)2+(R-B)(G-B)),B≤G2π-arccos((R-G)+R2(R-G)2+(R-B)(G-B)),B>G]]>

s=max(R,G,B)Lmin(R,G,B)max(R+G+B)]]>

I=max(R,G,B)255;]]>

H代表色調(diào)，S代表飽和度S，I代表強度。

3.根據(jù)權利要求1所述的一種服務機器人目標識別與定位的方法，其特征在于，所述的步驟3)具體包括以下步驟：

A、獲取圖像，統(tǒng)計四個色塊的HSI值，先將色塊RGB值轉(zhuǎn)換成HSI值，然后分別統(tǒng)計圖像中各個色塊的HSI值；

B、利用Otsu閾值法進行統(tǒng)計，在HSI顏色空間模型中，H分量表示色調(diào)信息，以H分量為依據(jù)進行統(tǒng)計，先以H分量各值出現(xiàn)的概率構建直方圖，統(tǒng)計直方圖的峰值；

C、利用步驟B分割出來的四個連通區(qū)域再次應用Otsu閾值法，進一步得到四個連通區(qū)域中局部的分割閾值；在運用Otsu閾值法之前進行K-L特征變換：在HIS顏色空間中，當I一定時，顏色特征就限定在H和S極坐標平面，其中：0≤H≤2π，0≤S≤1，設a，b為給定I分量的直角坐標系，則極坐標到直角坐標轉(zhuǎn)換公式為：a＝S×cosH，b＝S×sinH，若將所有像素的色度特征看作是二維隨機向量X(a，b)的樣本點，CX為樣本協(xié)方差矩陣，令ei和λi(i＝1，2)分別為CX相同正交特征向量和對應的特征值，并且滿足條件λ1≥λ2，記T＝[e1-e2]T，T是正交矩陣，則有：

TCxTt=λ100λ2]]>

以T為變換矩陣對隨機向量X作如下變換，Y＝(Y1，Y2)T是新的隨機向量，保留分量Y1并記為色度C；

D、分別對I和C做直方圖，重復步驟B計算I和C的閾值；

E、使用步驟D可以得到I分量的分割閾值和引入的色度C的閾值，通過統(tǒng)計I與色度C的值，可以得到圖像針對紅、黃、綠、藍等四種顏色分割閾值。