【摘 要】
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安保机器人作为人工智能、自动控制等技术的综合体，对保障民生安全具有重大意义。受限于车底结构非完整平面，光照不充分，车速非匀速等因素，目前安保机器人对车底高危目标识别准确率较低，检测效率亟待提高。为此，本文提出了一种安保机器人车底高危目标检测方法。首先采用双边滤波器处理输入图像并进行一次小波变换，再将小波域中的低频图像作为输入并利用SURF（Speeded up Robust Features）提取
【基金项目】
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国家重点研发计划资助（2018YFB1305301）； 河北省应用基础研究计划重点基础研究项目资助（17961820D）；
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安保机器人作为人工智能、自动控制等技术的综合体，对保障民生安全具有重大意义。受限于车底结构非完整平面，光照不充分，车速非匀速等因素，目前安保机器人对车底高危目标识别准确率较低，检测效率亟待提高。为此，本文提出了一种安保机器人车底高危目标检测方法。首先采用双边滤波器处理输入图像并进行一次小波变换，再将小波域中的低频图像作为输入并利用SURF（Speeded up Robust Features）提取特征点，然后使用基于方向和尺度约束的单向匹配策略寻找匹配点对。在此基础上，采用改进的减小迭代次数的RANSAC（Random Sample Consensus）算法剔除错误匹配点对，并校正目标图像，最后采用基于卷积的NCC算法分块匹配策略寻找危险品位置。实验结果表明，在特征匹配部分本方法相对于SURF+RANSAC算法的匹配正确率提高1.3%，耗时缩短24.2%，在后续目标检测阶段能够标定出危险品位置，满足车底危险品检测要求。
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