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申请/专利权人：天津渤海职业技术学院
摘要：本发明涉及视觉避障相关领域，公开了一种基于机器视觉的智能避障方法及系统，适用于机器视觉避障中对于线缆等图像识别面积较小的障碍物的识别辅助判断，进而对现有技术的视觉避障方案进行优化和效果补全，能够解决现有技术中经常无法有效对线缆等对象进行识别的问题，保证无人设备的运动安全或无人辅助程序向使用者的回报信息准确性。
主权项：1.一种基于机器视觉的智能避障方法，其特征在于，包含：异常噪声特征的监测与响应；在对采集到图像数据进行预处理及特征提取时，若连续多组的图像数据的检测结果表征为非识别对象的噪声，且噪声分布存在连续性特征，则对噪声进行异常标记；异常噪声特征的分布特征评估；对异常标记噪声的连续性特征进行空间分布结构的判定，所述空间分布结构用于表征多噪声在空间内分布的结构框架特征，包括二维结构特性及三维结构特性；延伸关联的特征匹配与辅助断定；基于预设的非常规对象库对所述空间分布结构进行特征拟合，以获取特征拟合的关联判定对象，基于所述关联判定对象对所述图像数据进行辅助判定，若辅助判定结果表征为与关联判定对象符合，则对所述噪声进行定义标记；判定结果的空间虚拟实化追踪；根据所述定义标记对空间分布结构进行重构，生成相对应的空间障碍模型，所述空间障碍模型包括结构模型及空间位置信息，用于无人设备生成行进避障指令。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 天津渤海职业技术学院 一种基于机器视觉的智能避障方法及系统
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