公开(公告)号：CN113344967B

公开(公告)日：2023-04-07

申请号：CN202110630592.5

申请日：2021-06-07

Applicant: 哈尔滨理工大学

Inventor： 尤波 ,  熊芳誉 ,  黄成

IPC: G06T7/215 ,  G06N3/047 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06T7/155 ,  G06T7/194

Abstract: 一种复杂背景下的动态目标识别追踪方法，属于空间在轨服务领域。包括步骤：利用深度相机采集动态目标运动区域视频数据，将视频数据分离成按时间顺序存储的图像数据和语音数据，利用改进的动态目标检测方法来处理图像数据，并用最小矩形框标注出此帧图像的候选边界框区域；利用标注出的边界框区域进行动态目标的特征提取、图像分割、类别确定和边界框回归修正；利用检测到的动态目标的类别以及深度相机测定出的位置、深度数据来获取目标的质心，将每次获取到的质心连成一条运动轨迹，利用运动轨迹预测动态目标运动状态，实现机械臂实时抓取动态目标。本发明计算量小，运算速度快，机械臂抓取动态目标实时性好、成功率高。

公开(公告)号：CN113344967A

公开(公告)日：2021-09-03

申请号：CN202110630592.5

申请日：2021-06-07

Applicant: 哈尔滨理工大学

Inventor： 尤波 ,  熊芳誉 ,  黄成

IPC: G06T7/215 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06T7/155 ,  G06T7/194

Abstract: 一种复杂背景下的动态目标识别追踪方法，属于空间在轨服务领域。包括步骤：利用深度相机采集动态目标运动区域视频数据，将视频数据分离成按时间顺序存储的图像数据和语音数据，利用改进的动态目标检测方法来处理图像数据，并用最小矩形框标注出此帧图像的候选边界框区域；利用标注出的边界框区域进行动态目标的特征提取、图像分割、类别确定和边界框回归修正；利用检测到的动态目标的类别以及深度相机测定出的位置、深度数据来获取目标的质心，将每次获取到的质心连成一条运动轨迹，利用运动轨迹预测动态目标运动状态，实现机械臂实时抓取动态目标。本发明计算量小，运算速度快，机械臂抓取动态目标实时性好、成功率高。