如果直接通過提取待識別數(shù)字標(biāo)識符感興趣區(qū)域的這15個特征值,然后與模板數(shù)字的特征值一一進(jìn)行比對,再通過比較找到差異最小來判定感興趣區(qū)域的數(shù)字,那么計算耗費時間較長。通過分析我們發(fā)現(xiàn),在表2中對于任意數(shù)字符的a11、a31、a02、a42這四個值都是相同的,那么可以利用這4個特征值來初步判定待識別字符是不是完整規(guī)范的數(shù)字,然后再比對其他11個特征,這樣將提高識別效率。算法如下:
(a)令 ,若x≠1則說明待識別數(shù)字符不完整,退出整個識別流程;若x=1則進(jìn)入下一步驟。
(b)對余下11個特征值與模板數(shù)字的特征值一一進(jìn)行比對,識別數(shù)字并輸出結(jié)果。
標(biāo)識符識別測試實驗
為驗證本文提出的算法及理論的有效性、可靠性和準(zhǔn)確性,在實驗室的水磨石路面背景下,鋪設(shè)agv導(dǎo)航線,并在導(dǎo)航路徑上放置控制標(biāo)識符和數(shù)字標(biāo)識符。圖5所示為控制標(biāo)識符實驗現(xiàn)場,圖6為20幅驗證數(shù)字標(biāo)識符識別算法的圖像樣本,包含了0~9十個數(shù)字的兩組不同旋轉(zhuǎn)角度的圖像。
在控制標(biāo)識符識別實驗中,本文所設(shè)計的控制標(biāo)識符能很好地模擬出現(xiàn)場環(huán)境,依據(jù)控制標(biāo)識符的幾何特征來識別標(biāo)識符的方法,能夠在較為復(fù)雜的環(huán)境下快速、準(zhǔn)確地識別控制標(biāo)識符。
在識別數(shù)字標(biāo)識符的實驗中,圖6中的樣本對應(yīng)的特征值計算結(jié)果正確無誤。這種簡單識別數(shù)字的方法的準(zhǔn)確率較高,而且每次識別數(shù)字耗時僅為1ms。在實際應(yīng)用中,決定識別效率的主要瓶頸在于圖像分割環(huán)節(jié)中從感興趣區(qū)域里面抽取出標(biāo)識符的精確輪廓,而本文提出的對標(biāo)識符完整性的初步判斷,大大減少了對非完整數(shù)字標(biāo)識符的冗余識別,提高了整個agv導(dǎo)航過程的流暢性。
結(jié)束語
基于機器視覺的agv導(dǎo)航是目前智能車領(lǐng)域的熱門研究課題,視覺引導(dǎo)的agv可以高效地進(jìn)行運動速度控制,識別多分支路徑以及各種停車工位,是其智能化的重要表現(xiàn)。本文設(shè)計了兩類導(dǎo)航標(biāo)識符并給出識別方法,經(jīng)實驗驗證,這兩類導(dǎo)航標(biāo)識符的應(yīng)用,大大的提高了agv的智能性,滿足對標(biāo)識符識別實時性、準(zhǔn)確性以及魯棒性的要求,達(dá)到了預(yù)期目標(biāo)。為視覺導(dǎo)航agv的高智能化發(fā)展提供了新思路。
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