煤矿救援机器人环境目标图像识别
巩固1
朱华2
1.中国矿业大学机电工程学院救援技术与装备研究所,江苏徐州 221116;江苏师范大学计算机科学与技术学院,江苏徐州 2211162.中国矿业大学机电工程学院救援技术与装备研究所,江苏徐州,221116
摘要：针对标准尺度不变特征变换(SIFT)算法存在搜索视觉图像中关键点出现计算冗余和目标识别实时性差的问题,提出了一种改进的SIFT算法,并将其应用到煤矿救援机器人的环境信息感知和目标识别匹配中.该方法以马氏距离代替标准SIFT算法中的欧氏距离,简化了特征点提取,避免了特征点的误匹配.现场试验结果表明,改进后的SIFT算法提高了煤矿救援机器人对煤矿井下环境目标识别的实时性和目标匹配的准确性,为煤矿救援自主移动机器人实现避障、行走做好了视觉前提.
关键词：煤矿救援机器人自主移动目标识别特征点匹配尺度不变特征变换算法马氏距离
分类号：TD77(矿山安全与劳动保护)
资助基金：国家高技术研究发展计划（863计划）(2012AA041504)国家自然科学基金(61402207)
论文发表日期：2017-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 7-11 )
英文信息