基于机器视觉的安保机器人车底危险目标探测

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随着人工智能技术的飞速发展,在我国,传统的以“人+摄像头”为主的安防技术正逐步向“机器人+大数据”方式发展,安保机器人应运而生。安保机器人使用灵活、自动化程度高、便于实现无接触式检测与数据传输,为智慧安防带来了许多新的研究热点。近年来,汽车车底藏匿危险品成为威胁公共安全的一大难题,对于此类危险目标探测,受限于车底结构背景复杂,光照不充分,车速不均匀等要素,现存安保机器人识别准确率较低,检测效率亟待提高。本文对基于机器视觉的安保机器人车底危险目标探测展开研究,旨在提高安检效率,促进安保机器人技术的发展。本文的主要研究工作包括:1、针对车底图像的特性,深入研究了图像预处理、图像配准相关算法,通过分析图像畸变原因,提出了一种矫正图像畸变的方法,为后续危险目标的精准定位奠定了基础。2、分析安保机器人车底危险目标的定位问题,提出了一种基于SURF的车底危险目标位置探测方法。首先,将图像配准转为在小波域低频分量之间进行,再采用基于方向和尺度约束的特征匹配策略寻找匹配点,并从迭代次数方面对RANSAC算法进行了优化,使得匹配点对数较传统的SURF+RANSAC算法减少了60.8%,匹配正确率提高了6.1%,时间缩短了40.6%。然后以此为基础对目标图像进行分段矫正。最后将基于卷积的NCC分块匹配算法与SURF相结合来搜索危险目标位置。3、研究了深度学习算法中的卷积神经网络对车底危险目标的分类识别问题,提出了一种基于改进CNN的车底危险目标识别方法。通过将车底危险目标分为枪械类、刀剑器具类、可疑危爆物以及瓶状危险品等四类,并划定检测出危险目标的区域作为网络的输入,最终危险目标的总查全率达到了84.78%。4、搭建了安保机器人实验平台,设计了GUI界面以及安保机器人车底危险目标探测系统,并通过采集车底图像对本文提出的算法进行验证。实验结果表明,本文前述提出的危险目标探测方法可以顺利识别出常见危险目标,并对可疑目标进行报警提示,有效提升了检测准确率,将有利于保障公共安全。
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