基于巡逻机器人的实时跑动检测系统

摘要

文章提出了一种基于巡逻机器人系统的快速运动人体目标检测方法,采用卷积神经网络作为运动人体目标检测器,在不同摄像头视角和背景条件下,采集了不同姿态的跑动目标正负样本图像,完成了卷积神经网络的训练.为区分前景目标的运动和机器人造成的背景运动,采用了光流特征来描述目标的运动情况并提取出感兴趣区域;为提高跑动目标的检测准确率,将跑动人物的表面特征和运动特征结合起来形成双流数据通道,并输入到卷积神经网络中进行识别.实验结果表明,该系统在室外环境下能够实现85％的跑动人体目标检测准确率,并达到20帧/秒检测速度.