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监控测量物体之间的安全距离

    在现代生产设施中,工业机器人和人类应该共享一个共同的工作区域进行交互。为了避免碰撞,需要保守地测量物体之间的距离,这可以通过摄像头网络来完成。为了估计获取的距离,需要对未建模的对象(例如交互的人)进行干扰器建模,并通过图像处理(例如背景减法)将其与工作台或机器人等预先建模的对象区分开来。

    这种方法的质量在很大程度上取决于监控摄像机网络的设置,即各个摄像机的位置和方向。在这种情况下特别令人感兴趣的是使用通过背景减法方法建模的对象而不是真实对象来最小化距离误差。在这里,我们展示了如何将这种最小化表述为抽象优化问题。此外,我们还阐述了实现的各个方面以及选择合适优化方法的原因,屏蔽器分析了所提出方法的复杂性,并提出了用于广泛实验的基本版本。

    巢穴监测可能会影响繁殖成功率和捕食率。这项研究比较了新南威尔士州马兰比吉流域的草颈鹮繁殖地的两种监测巢穴的方法的数据,调查人员反复访问巢穴,并通过监控摄像头陷阱收集数据。通过这两种方法监测的巢穴之间的繁殖成功率没有显着差异。这些数据表明使用相机陷阱进行巢穴监测是一种有效的调查方法,干扰屏蔽器可以减少调查人员在现场进行密集且成本高昂的监测的需要,调查人员重复访问巢穴不会产生可检测到的干扰朱鹮的繁殖成功率。