基于支持向量机和遗传算法机器人运动目标检测

摘要

针对足球机器人在比赛过程中,由于光线变化、场地颜色变化、目标被遮档导致的目标识别率低、鲁棒性差和实时性不强等问题,采用二维直方图对机器人5个标准目标的颜色模型进行分析比较,确定最佳颜色模型为YIQ.对5个目标的聚类进行改进的形态学处理,得到了最佳的特征值.对所获得的机器人5个目标特征值进行改进的SVM分类识别.用改进的遗传算法对识别的目标位置进行检测分析,在目标被遮档或部分遮档的情况下仍能正确检测,增强了目标检测的鲁棒性.实验表明,其平均识别率达到97.38%,收敛速度小于10代,检测精度达到95%,能够满足球机器人比赛要求.