Detection and tracking of sphere markers

Résumé

Le suivi et la détection des marqueurs de sphère capturés par une caméra GoPro Hero 4 Silver à 240 images par seconde sont étudiés et discutés dans ce rapport. Différents outils sont conçus, tels que la détection optimisée des couleurs, la détection optimisée des cercles de bord, et le suivi de points. Un certain nombre d’outils ont été utilisés, tels que les filtres de corrélation par noyau, le flux optique et la transformation circulaire de Hough. Le principal problème des suivis KCF est leur incapacité à ajuster les changements d’échelle de la cible. Il est résolu en concevant une unité de suivi des points. Le marqueur utilisé pour cette étude est sphérique et gris. Les algorithmes de détection de couleur sont normalement fiables pour des couleurs spécifiques. Dans le pire des cas, ils ne peuvent pas détecter les objets gris ou cela vient avec une erreur élevée. Un algorithme d’apprentissage a été conçu pour optimiser la gamme de couleurs dans HSV en tant que signature du marqueur. Le Transformée circulaire de Hough est une méthode bien connue pour détecter les cercles. Cette fonction accepte de nombreuses entrées qui affectent la position du cercle. Une méthode d’apprentissage a été développée pour optimiser ses entrées en minimisant une fonction d’erreur définie. Enfin, les résultats ont été lissés en appliquant le filtre Kalman, un filtre extrêmement précis utilisé dans l’industrie du contrôle et la robotique pour lisser ou prédire la position des robots. Dans ce travail, nous discutons de la robustesse de l’algorithme développé par rapport aux changements de luminosité qui montrent ses performances dans des conditions plus réelles. Les résultats finaux ont été comparés en termes de précision de l’algorithme par rapport à trois autres algorithmes bien connus, CSRT, Boosting et Median Flow. Cette comparaison montre que la méthode proposée est prometteuse et que l’algorithme développé est en fait plus précis en détection et plus fiable en nombre de défaillances.

Date	17 déc. 2019
langue originale	Anglais américain
Établissement diplômant	École de technologie supérieure
Superviseur	Carlos Vázquez (Directeur(-trice)) & Felix Chenier (Codirecteur(-trice))