摘要
本申请涉及顶管机运行领域,公开了一种视觉跟踪控制顶管机运行装置,包括视觉感知模块,包含以三角阵列布局、间距2‑3m的多组工业相机,配备850‑1200nm红外补光及自适应曝光算法;动态标定与坐标转换模块,基于车间固定支架进行SIFT特征匹配,建立图像坐标系到世界坐标系的转换矩阵;深度学习识别模块,采用YOLOv5与ResNet‑50双模型协同架构,具备静态和动态遮挡处理算法。本发明通过多组工业相机以三角阵列布局,结合图像拼接技术,消除单视角盲区,充分覆盖检测区域;确保运动目标连续稳定跟踪,避免因视角局限或时间不同步导致的跟踪中断与位置偏差,搭配红外补光与自适应曝光算法,抑制环境光干扰并应对强光,在复杂光照下仍能获取清晰图像,提升定位精度。
技术关键词
视觉跟踪控制
顶管机
深度学习识别
曝光算法
工业相机
卡尔曼滤波
坐标系
连续稳定跟踪
人体轮廓识别
协方差矩阵
时间同步误差
负载观测器
图像拼接技术
环境光干扰
边缘检测算法
联锁模块
人体关键点
系统为您推荐了相关专利信息
汽车冲压件
训练样本数据
残差网络模型
嵌入特征
分支
生成对抗网络
图像拼接方法
特征点
融合小波
计算机可执行指令
智能导航系统
图像采集单元
深度学习识别
路段
作物行检测
联合收获机
实例分割模型
光学采集系统
取样装置
控制图像采集装置