像人类通过眼睛感知世界一样,视觉感知模块使机器人能够感知外界信息,通过视觉系统采集的信息,可以用来作进一步的加工,分析和模式识别,使机器人更加的智能化。本文设计了一种以深度学习技术为基础,以树莓派为平台,结合python语言和OpenCV库的动作识别系统——为助老机器人视觉感知模块提供技术实现。 ，即进行视频采集。采用背景减除进行背景去除与前景分离。此步骤应考虑到诸多环境影响因素如光线变化、运动物体颜色、背景变化，因此需要精进算法并反复测试以选择合理的处理函数参数，保证最高效的采集动态视频数据，避免对大量静态视频处理造成的资源浪费本文由公司网站滚圆机网站 转载中国知网整理! http://www.gunyuanjixie.com。动作识别系统设计-电动折弯机数控滚圆机滚弧机张家港钢管滚圆机滚弧机通过深度学习检测有效采集的动态视频内容，最终得到动作识别结果，传输至云端并进行图片及判定结果进行用户推送。图2动作别系统及流程动作识别系统使用Linux+Python的编程环境，Python语言可跨平台，各种类库非常丰富。OpenCV是一个开源的跨平台计算机视觉库，可运行在Windows和Linux等系统下，并提供Python语言编程接口。本系统以Python结合OpenCV库来操作摄像头，使用OpenCV进行基本的图像处理动态识别，把从摄像头采集动态视频数据并保存为文件。2视频采集、处理与存储动作识别系统应用于助老机器人视觉感知模块，主要针对独居老人或其他特殊人群，进行如摔倒昏厥动作检测等异动检测。对应应用场景为普通居室内，光线良好，无特殊运动物体的环境下正常进行视频数据采集。动态检测程序将分析摄像头采集的每一帧图像数据。使用背景减除法来获取动态人物轮廓数据（如图3所示）。背景剪除利用前景图像和背景图像的差值进行物体检测和提取，该方法易于实现，效率较高。利用正态分布的原则对图像背景进行实时更新，以消除背景变化对人体分割的影响。预检测具体实现过程中依次使用到帧差法、二值化、腐蚀膨胀等OpenCV库函数。通过帧间动态轮廓大小及其形态变化的判定程序，确保准确提取人物动态帧，判定动态帧为“occupied”（表示空间动态占领）并加上时间戳。图3背景减除后的动态人物轮廓当环境中出现人物运动，即摄像头采集的帧经过上述动态?动作识别系统设计-电动折弯机数控滚圆机滚弧机张家港钢管滚圆机滚弧机本文由公司网站滚圆机网站 转载中国知网整理! http://www.gunyuanjixie.com