1.3，纸的结构
本文介绍了增量系统的每一个部件，用实验结果支持的理论思想。第2节介绍用于满足视觉检测感兴趣的对象目标帧差分技术。特别努力来开发算法，允许系统以用于实时约束的考虑起作用。该自动化检测与跟踪系统必须经常考虑第3节地址的其他挑战，包括视觉检测结果分析。呈现了在为了获得对象中的对象或显著特征的位移所使用的各种视觉计算。通过这些方程，该系统能够跟踪对象的位置，因为它们移动。第5节描述所需要的操作的视觉检测和跟踪框架的硬件模块。演示了机器人视觉伺服使用的框架。与机器人系统检测模块的整合其它问题得到解决。第7节总结了论文并讨论了今后的研究方向。
2.检测价值的物品
2.1 检测问题的理论基础
  该检测框架的基础是，每一个图像由属于两个类别中的一个像素中：图或地面。图的像素是那些被认为是感兴趣的对象的投影的一部分，而地面像素对应于该对象的环境。如果我们允许处理多个对象的可能性，则一个像素是数字，如果它是任何对象的突起的一部分。我们正规化检测问题作为识别和图形的象素在图像的
It(x, y, t) =    1 i f l l e ( x , y , t )  Ig(X,y,t) [  > cl    (2)
    0 otherwise.   
       
时间序列的每个帧的分析，即计算它（X，Y，T）我马上I F L C（X，Y，T）电子TC（X〜Y，T）如果（X，Y，T）= 0，否则（1）其中，它（X，Y，t）是在时间t的位置（X，Y）的像素的电流强度值，和向（X，Y，t）是该像素是在图中的一组允许值的那时。
2.2数字图像的构建
有各种各样的，可以被用于一个像素是否是数字或地面的部分的鉴定技术。例如，我们可以具有物体的平均形状的模型，并尝试在图像中适合此模型的位置。然而，检测算法是计算量太大就不能向可用于实时处理的有限时间内进行。在搜索用于估计像素的数字/地面状态的快速装置，我们审议关于运动物体下面的启发。这些对象往往位于何处的像素强度最近经历显著变化，而环境的对象往往由像素的强度的变化是很轻微的显示。因此，像素强度之间的时间比较可以得到约重要对象的存在的信息。
作为一个时间比较的基础上，所提出的框架保持其表示环境的过去历史上的一个地面图像（Ig的（X，Y，t））的。对于当前的图像中的每个像素（它（X，Y，t））的一个比较以在地面图像的对应像素进行。如果它们通过大于阈值强度量更多不同，则该像素被认为是一个二进制数字图像的一部分（如果（X，Y，t））的。按照我们的可接受强度值的启发式，该组再（X，Y，t）被选择为产生以下的像素验收测试图图像的结构：
它（X，Y，T）=1 I F L L E（X，Y，T）IG（X，Y，T）> CL（2）否则为0。
阈值c的选择在这一过程中起重要作用。如果该阈值过小，则对象的部分可以融入背景。如果阈值过大，则在环境中的微小变化将导致在该数字图像包含不属于感兴趣的对象的像素数量“假阳性”的错误。如果图像与一个低通滤波器预处理可以使用的更灵敏的（即，更小）的阈值（即，图像被卷积用8×8的离散逼近高斯内核）。在视觉传感器的信号固有噪声有时会导致一个区域的亮度值小，简单的变化。通过在空间上平均化的像素强度，低通滤波器降低了从该噪声导致的差值。此外，该过滤器可以与Datacube流水线处理元素（Datacube是我们的硬件环境的一部分）来实现，使得它比噪声降低的更复杂的装置的更有效的方法。图1示出由被监视通过其环境中移动的物体的活性的视觉伺服系统的图图像的结构。 检测和跟踪的机器人视觉伺服系统英文文献和中文翻译(3):http://www.youerw.com/fanyi/lunwen_49248.html