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基于ORB特征的矿井移动目标双目视觉跟踪与定位
基于ORB特征的矿井移动目标双目视觉跟踪与定位
摘要：随着矿井自动化水平的提高，移动目标的实时跟踪与定位变得越来越重要。本文提出了一种基于ORB特征的双目视觉跟踪与定位方法，该方法能够实时地对矿井中的移动目标进行跟踪与定位。
关键词：ORB特征，双目视觉，跟踪与定位，矿井
1.引言
矿井是一个充满挑战性的环境，它常常存在着光线不足、灰尘多、摄像机晃动等问题。这些问题使得传统的视觉跟踪与定位方法无法在矿井中实时准确地完成任务。因此，基于ORB特征的双目视觉跟踪与定位方法应运而生。
2.相关工作
在矿井移动目标的跟踪与定位方面，已经有一些相关工作。例如，传统的基于模板匹配的方法可以用于简单目标的跟踪。然而，由于矿井的复杂环境，模板匹配方法往往无法实时准确地跟踪目标。另外，基于特征提取的方法如SIFT、SURF等也被广泛应用于目标跟踪与定位。然而，这些方法在矿井的光线不足、灰尘多的情况下效果也不理想。
3.ORB特征
ORB（OrientedFASTandRotatedBRIEF）特征是一种基于FAST角点和BRIEF描述子的特征提取方法。它具有旋转不变性和尺度不变性的优点，适用于矿井环境中移动目标的跟踪与定位。
4.双目视觉跟踪与定位算法
本文提出的双目视觉跟踪与定位算法包含以下几个步骤：
4.1.相机标定
首先，对双目相机进行标定，得到相机内参数以及外参数，用于后续的跟踪与定位。
4.2.特征提取与匹配
在每一帧图像中，利用ORB特征提取算法提取关键点，然后利用BRIEF算法计算每个关键点的描述子。将左右相机的关键点描述子进行匹配，从而得到匹配的特征点对。
4.3.运动估计与滤波
基于匹配的特征点对，估计目标的运动。可以使用随机采样一致性（RANSAC）算法来估计运动模型。然后，通过卡尔曼滤波来进一步优化运动估计，并预测目标的下一个位置。
4.4.目标跟踪与定位
根据运动模型和预测的位置，对目标进行跟踪与定位。可以使用多目标跟踪算法对多个目标进行跟踪。同时，可以使用地图匹配的方法，将目标的位置与地图中的位置进行匹配，提高定位的准确性。
5.实验结果
在一个真实的矿井环境中，利用本文提出的双目视觉跟踪与定位方法进行实验。实验结果表明，该方法在矿井环境中能够实时准确地跟踪与定位移动目标。
6.结论
本文提出了一种基于ORB特征的双目视觉跟踪与定位方法，该方法在矿井移动目标的跟踪与定位方面取得了良好的效果。未来的工作可以进一步改进该方法，提高跟踪与定位的稳定性和准确性。同时，可以将该方法与其他传感器（如激光雷达）进行融合，提高定位的精度。
参考文献：
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