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基于三目视觉的旋转乒乓球轨迹跟踪系统工程研究

时间:2018-06-22 20:59来源:www.e-lunwen.com 作者:lgg 点击:
本文是一篇系统工程论文,系统工程学实际上是一种组织管理技术。所谓系统,首先是把要研究的对象或工程管理问题看做是一个由很多相互联系相互制约的组成部分构成的总体。
本文是一篇系统工程论文,系统工程学实际上是一种组织管理技术。所谓系统,首先是把要研究的对象或工程管理问题看做是一个由很多相互联系相互制约的组成部分构成的总体,然后运用运筹学的理论和方法以及电子计算机技术,对构成系统的各组成部分进行分析、预测、评价,最后进行综合,从而使该系统达到最优。(以上内容来自百度百科)今天为大家推荐一篇系统工程论文,供大家参考。
 
第一章 绪论
 
1.1 课题研究的背景及意义
在我们的日常生活中,身边无时无刻不充斥着各种各样的信息,而图像作为人类捕捉、记录、处理、储存、传送与重现各种信息的工具,在人类的日常生活中起着举足轻重的作用[1]。随着信息技术和计算机技术的发展,人类不在满足于对图像的简单应用,开始尝试着用摄像机和计算机代替人脑对目标进行检测和跟踪,并对拍摄的图像进行处理,以便能够应用在更多的场合,因此形成了计算机立体视觉。计算机立体视觉的研究是计算机视觉领域的主要研究内容,可以分为双目立体视觉和多目立体视觉,其中多目立体视觉系统就是双目立体视觉系统的组合[2]。近年来,由于科学技术的不断进步,使得有关计算机立体视觉的研究成为重点。由于乒乓球的娱乐性,使得这项运动从被发明以来就受到人们的关注。又由于乒乓球是一种技能性很强的运动,具有速度快、高旋转、轨迹多变的特点[3],因此人们期望的“公平、公正、公开”的乒乓球比赛一般很难得到。自从 2001 年,“鹰眼系统”被发明,并于 2006 年应用到美网(U.S.Open)中,使美网成为第一个使用鹰眼辅助判罚的大满贯赛之后,人们意识到“鹰眼系统”可以帮助人类克服观察上的极限和盲区,并协助裁判做出更加公允的判决。“鹰眼系统”又被称为即时回放系统,原理如图 1.1 所示,有以下几个模块组成[4]:实时图像采集模块、计算机图像处理模块、警示模块、显示屏。该系统通常遵循以下步骤:1)应用八台摄像机对比赛图像进行实时的采集,并将视频实时传输到电脑;2)通过计算机图像处理模块对采集的视频进行检测和跟踪,得到运动目标的二维坐标,再应用三维重建方法生成一个虚拟的 3D 回放图像;3)对球体落地一瞬间的位置进行精准显示,在配合警示模块,以达到帮助裁判判决的目的。
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1.2 双目立体视觉的研究现状
双目立体视觉技术随着计算机科学、光学以及图像处理技术的发展,正在不断地发展,并将不断地实用化和生活化。国外对于双目立体视觉的研究起步较早,像美国和日本在双目立体视觉上的研究已处在世界的前列,并且立体视觉已应用在道路检测、智能交通、航空航天、军事运动、智能机器人、工业检测和医学成像等领域[5]。而我国目前还处于研发阶段,需要大量的科研工作者不断的进行研发和改进,为立体视觉的发展做出贡献。双目立体视觉的研究工作是在 20 世纪 60 年代开始的,麻省理工学院的 Roberts 通过将多个多面体搭建成“积木世界”作为检测环境[6-7],从而实现了从二维环境中获取三维信息,这意味着立体视觉的诞生,更是在 1977 年,麻省理工的 Marr 又提出了从视差图获取立体图像的方法[8],从而完善了计算机立体视觉理论体系,自此计算机视觉走向成熟。目前国外双目立体视觉的应用主要体现在如下几个方面:智能交通、三维测距、机器人导航、虚拟现实和实时定位跟踪。
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第二章 乒乓球运动及三目视觉系统数学建模
 
2.1 引言
对所有自然界的生物而言,都是通过双眼来感知世界,获取外部信息的。但是从我们的经验可以知道,通过双眼来获取信息,有时候会存在很大的盲区,为了避免在乒乓球运动中两个摄像机由于角度或者遮挡,不能完全拍摄乒乓球的运动画面,因此,本文将三目视觉引入乒乓球跟踪系统。又由于在乒乓球比赛中,初始时刻乒乓球受运动员球拍施加的力的效果,在空气飞行往往带有自身的旋转,而在空气中旋转的物体会受到马格努斯力的作用,因此,乒乓球在空中旋转运动时不仅受到浮力、重力和空气阻力的作用,还受到马格努斯力的作用,乒乓球的飞行也就不在是简单的抛物线,会出现类似于“香蕉球”的情况。因此,本章将针对以上问题对乒乓球运动及三目视觉系统进行数学建模,且重点研究了摄像机标定坐标系、三目立体视觉成像原理、摄像机标定及乒乓球运动中的八类旋转球。
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2.2 摄像机标定坐标系
在机器视觉中,往往用摄像机来代替现实中的人眼,从而获得所观测物体的二维图像坐标,再根据相同的观测物体在不同摄像机所拍摄的图像中的像素差,便可获得观测物体的三维坐标。在计算三维空间坐标的过程中,进行摄像机标定是必不可少的,因为在这个过程中,我们需要知道摄像机的内外参数,通过这些参数来获得三维空间坐标。在拍摄过程中,摄像机的镜头还会发生畸变,并且由于镜头不同,畸变程度也会不同,进行摄像机标定不仅可以获得摄像机的内外参数还能获得畸变系数。摄像机成像原理即三维坐标系上的点投射到二维平面的过程。如果忽略镜头畸变,摄像机模型即可简化为针孔模型,也叫透视投影模型,即空间一点M 通过光心O投射到成像面,形成投影点m 的过程。
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第三章 基于改进的 Mean-Shift 乒乓球轨迹跟踪算法...... 29
3.1 引言.....29
3.2 运动目标检测.........29
3.3 目标跟踪算法分类及性能评估...........32
3.3.1 目标跟踪算法分类...........32
3.3.2 目标跟踪算法性能评估.............33
3.4 融合运动信息和预测机制的改进 Mean-Shift 目标跟踪算法............ 35
3.5 改进算法和 Mean-Shift 算法的乒乓球跟踪对比实验.... 43
3.6 本章小结.....43
第四章 实验与结果分析.....48
4.1 引言.....49
4.2 实验环境及流程.....49
4.3 三目视觉摄像机标定及实验分析.......50
4.4 乒乓球质心轨迹和旋转轨迹重建实验及实验分析.........53
4.5 本章小结.......60
 
第四章 实验与结果分析
 
4.1 引言
经过前面的分析,本文已经对摄像机的工作原理、旋转乒乓球的运动模型以及针对乒乓球运动轨迹的跟踪算法,做了详细的分析和介绍,为了验证算法的合理性和准确性,本文搭建了一个实验平台,对其进行验证。首先用三台高速摄像机分别采集旋转乒乓球的运动视频,并对获得的三段视频分别进行处理,运用背景差分法和本文的跟踪算法对乒乓球进行检测和轨迹跟踪,再对乒乓球的质心轨迹进行三维重建,获得乒乓球的质心轨迹和乒乓球上一点的旋转轨迹,最后对乒乓球的二维检测数据和三维数据进行分析,验证算法的正确性和合理性。基于三目视觉的旋转乒乓球轨迹跟踪系统实验是在 Windows7 操作系统下的MATLAB 和 opencv 软件进行处理的。本实验采用三台高速摄像机拍摄快速旋转运动的乒乓球视频,高速摄像机具体摆放方式如图 4.1 所示。其中,1 号高速摄像机置于乒乓球台的正面,用于拍摄乒乓球的正面轨迹;2 号和 3 号高速摄像机分别位于乒乓球台的一侧,2 号高速摄像机用于拍摄乒乓球右边的运动轨迹,3 号高速摄像机用于拍摄乒乓球左边的运动轨迹。
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总结
 
(1)对三目立体视觉运动目标跟踪系统中的关键技术展开了研究。本文对摄像机的标定问题展开研究,分别介绍了摄像机的成像模型和摄像机标定坐标系以及各个坐标系相互之间的关系,并且针对本文的三目立体视觉三维成像原理展开介绍;最后,利用改进的平面靶标标定法对摄像机开展标定实验,并进行误差分析。
(2)建立了乒乓球运动的数学模型。本文分别对八种旋转乒乓球进行了受力分析和运动建模,再根据乒乓球运动过程中坐标系之间变换,分析了乒乓球在旋转运动中齐次坐标变换。
(3)研究了融合运动信息和预测机制的改进 Mean-Shift 目标跟踪算法。首先介绍了运动目标的检测算法,然后在对采集的图像运用背景差分法检测目标的基础之上,对目标进行 Mean-Shift 跟踪,并对该算法中的目标和背景进行加权和更新,有效的突出了目标。最后,本文引入改进的快速 Kalman 滤波算法,并以预测位置作为迭代位置,在减少了跟踪误差的同时提高了运算速率。
(4)通过对乒乓球进行跟踪算法的对比实验,表明了本文算法的有效性。然后,通过对绘制不同花纹的四种乒乓球的运动视频分别进行检测、跟踪和轨迹的三维重建,分别得到这四种球的质心运动轨迹,根据这四种球的轨迹分析,验证了第二章中对不同旋转球的轨迹分析;最后,通过旋转齐次坐标变换,得到乒乓球上任意一点的旋转轨迹。
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参考文献(略)
(责任编辑:gufeng)
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