基于自适应步长人工鱼群算法的仿生机器鱼目标检测研究

以全局视觉仿生机器鱼的视觉子系统为研究对象,为准确检测与跟踪目标(水球),提出了一种基于自适应步长人工鱼群算法的目标识别方法。该方法首先对鱼群个数进行初始化,以图像像素梯度值为目标函数,随机分布在像素矩阵中;然后计算初始鱼群中各机器鱼当前位置的食物浓度,选取其最小值作为公告板值,并将此鱼当前状态赋值公告板;在此基础上,各机器鱼分别模拟追尾行为和聚群行为,进行评价并选取目标函数值较优者为实际行为,通过不断更新公告板值,直到找到最优结果。实验结果表明该方法可减少计算复杂度,提高系统实时性,有效应用于全局视觉仿生机器鱼的目标检测与追踪。