【摘 要】
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乒乓球运动具有高速性,所以乒乓球跟踪必须满足低延迟和高采样率.为此,提出了一种基于最大一致性子集的乒乓球机器视觉跟踪方法.首先,使用启发式算法寻找目标像素的集合,确定乒乓球的位置;然后,为了纠正启发式算法可能的错误报告,移除离群点,对不同相机所报告的位置进行最大一致性检查,找到并丢弃在目标检测阶段中得到的错误位置;最后分别在仿真环境和现实机器人平台上对所提方法进行评价.与RTBlob等系统相比,所提方法的跟踪准确度更高,对离群点的鲁棒性更优.此外,随着相机数量的提升,所提方法的准确度和鲁棒性也会增加.
【机 构】
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江西中医药大学体育健康学院,江西南昌330004;中国人民大学体育部,北京100872;防灾科技学院体育部,河北三河065201
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乒乓球运动具有高速性,所以乒乓球跟踪必须满足低延迟和高采样率.为此,提出了一种基于最大一致性子集的乒乓球机器视觉跟踪方法.首先,使用启发式算法寻找目标像素的集合,确定乒乓球的位置;然后,为了纠正启发式算法可能的错误报告,移除离群点,对不同相机所报告的位置进行最大一致性检查,找到并丢弃在目标检测阶段中得到的错误位置;最后分别在仿真环境和现实机器人平台上对所提方法进行评价.与RTBlob等系统相比,所提方法的跟踪准确度更高,对离群点的鲁棒性更优.此外,随着相机数量的提升,所提方法的准确度和鲁棒性也会增加.
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