基于biSCAN和SVM的机器人目标识别新算法研究

夏琴晔; 杨宜民

doi:10.3969/j.issn.1007-7162.2013.04.011

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基于biSCAN和SVM的机器人目标识别新算法研究

综合研究 | 更新时间：2026-05-27

- 基于biSCAN和SVM的机器人目标识别新算法研究
- Research on a New Algorithm for Robots Recognition of Objects Based on biSCAN and SVM
- 广东工业大学学报 2013年30卷第4期页码：65-69
- 作者机构：
- 作者简介：
  
  夏琴晔（1987-），女，硕士研究生，主要研究方向为控制理论与控制工程.
- 基金信息：
  
  广东省自然科学基金资助项目（S2011010004006）
- DOI：10.3969/j.issn.1007-7162.2013.04.011
  中图分类号：
- 网络首发：2013-12-30，
  
  纸质出版：2013
- 稿件说明：
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夏琴晔, 杨宜民. 基于biSCAN和SVM的机器人目标识别新算法研究[J]. 广东工业大学学报, 2013, 30(4): 65-69.

Xia Qin-ye, Yang Yi-ming. Research on a New Algorithm for Robots Recognition of Objects Based on biSCAN and SVM[J]. 2013, 30(4): 65-69.
夏琴晔, 杨宜民. 基于biSCAN和SVM的机器人目标识别新算法研究[J]. 广东工业大学学报, 2013, 30(4): 65-69. DOI： 10.3969/j.issn.1007-7162.2013.04.011.

Xia Qin-ye, Yang Yi-ming. Research on a New Algorithm for Robots Recognition of Objects Based on biSCAN and SVM[J]. 2013, 30(4): 65-69. DOI： 10.3969/j.issn.1007-7162.2013.04.011.

摘要

针对机器人足球比赛环境容易受光照变化影响，造成目标识别率低、光照自适应性差的问题，采用

彩色不变的特征，利用biSCAN算法设置一系列从圆形图像中心出发且与图像半径为同方向的径向扫描线来提取目标所在区域，并用支持向量机（support vector machine，SVM）进行目标识别.实验表明，该方法提高了目标识别率，具有较强的光照自适应能力.

Abstract

Robot soccer environment is vulnerable to changes in illumination

which results in the low recognition rate

the poor illumination adaptability. In order to solve these problems

it adopts

color invariant features

uses biSCAN to set a few ways of radial scanning which start from the image center and along the radius to extract the object area

and then uses SVM to recognize the object. Experimental results show that the method improves the object recognition rate and the ability to adapt to illumination.

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