文献类型：期刊文章

作　　者：李方[1] 姜文东[2] 付守海[1] 贾绍春[1]

LI Fang;JIANG Wendong;FU Shouhai;JIA Shaochun(Research and Development Department,Guangdong Keystar Intelligence Robot Co.,Ltd.,Foshan 528300,China;Power Transmission Division of Equipment Management Department,State Grid Zhejiang Electric Power Co.,Ltd.,Hangzhou 310007,China)

机构地区：[1]广东科凯达智能机器人有限公司,研发部,广东佛山528300 [2]国网浙江省电力有限公司,设备管理部输电处,浙江杭州310007

出　　处：《微型电脑应用》

年　　份：2023

卷　　号：39

期　　号：4

起止页码：183-186

语　　种：中文

收录情况：ZGKJHX、普通刊

摘　　要：在巡线机器人目标自动识别跟踪方法中,转换图像信号时易产生噪声,影响识别跟踪结果的准确率。为此,设计了一种新的高压输电线路巡线机器人目标自动识别跟踪方法。首先采用卡尔曼滤波技术对图像进行滤波处理,然后根据Haar-Like特征将图像转换为便于机器人识别的灰度图像。基于此,采取背景差分法排除灰度图像中非识别目标的背景,再根据亮度特性和色彩特性自动识别跟踪目标。以某地区的一段高压输电线路作为测试对象,实验结果显示,本文方法的识别图像受噪声影响较小,且自动识别跟踪的有效性更高。

关 键 词：巡线机器人 灰度图像 亮度特性  卡尔曼滤波 识别跟踪  

分 类 号：TP399]