57、时空模型下的动态感知与特征提取技术解析

时空模型下的动态感知与特征提取技术解析

1. 引言

在动态视觉感知与运动控制领域，为了实现对物体的高效、精确跟踪与状态估计，需要运用先进的时空模型和特征提取算法。本文将详细介绍相关的技术原理、算法特点及应用实例，包括基于强度剖面的物体跟踪、不同维度模型的应用、边缘特征提取算法以及基于区域的特征提取算法等内容。

2. 物体特征表示与模型应用

• 基于强度剖面的物体跟踪 ：通过在物体的五个相互居中的横截面（两个水平和三个垂直）测量强度剖面来跟踪汽车。随着物体的运动，剖面的延伸会发生变化，但归一化后的剖面保持不变。这种以特定方式测量的剖面集合可被视为该物体在特定视角条件下的复杂特征。若计算能力充足，基于颜色或纹理的区域分割将是长期的解决方案。
• 不同维度模型的应用 ：对于三维形状，可使用不同详细程度的全三维模型。例如，类似于二维后轮廓，对应特定图像的三维模型可能是具有垂直表面的包围盒。若这些表面在图像中易于区分，且分离边缘能精确测量，即使是小尺寸图像也可获得物体整体尺寸的良好估计。

3. 图像特征提取算法

• 两类特征提取算法
  • 定向边缘特征提取 ：通过三元掩码相关在水平或垂直搜索路径中提取定向边缘特征，这是一种较为传统的方法。
  • 基于区域的分割 ：对图像平面中任意定向的特定宽度“条纹”进行基于区域的分割，这是一种新方法，在图中标记为 Tij