改进的LK光流AGV跟踪算法

摘要：

实现AGV长期准确跟踪对AGV系统实现无人化管理,提升工作效率有着重要意义.但目前工厂AGV跟踪过程中存在的光照、背景的变化以及部分遮挡等问题会导致跟踪失败.针对这些问题,本文提出一种基于YOLO v3改进的LK光流AGV跟踪算法.该算法利用基于YOLO v3训练好的AGV检测模型对LK光流跟踪器进行初始化;利用LK光流法正向跟踪这些特征点,并预测下一帧的特征点;反向追踪,并分别计算两组特征点的相似度和特征点集生成的跟踪框的距离.当相似度或距离超出阈值范围时,调用AGV检测模型对特征点集进行修正,最终实现对AGV的有效跟踪.

关键词：跟踪、AGV、LK光流法

所属期刊栏目：10

分类号：TP391.7(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2021-06-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：180-182