面向机器人足球的高效线条检测

自定位在机器人足球中至关重要，其中对线条和边界等视觉场特征的精确检测是实现可靠姿态估计的关键。本文提出了一种轻量且高效的足球场线检测方法，使用 ELSED 算法并扩展了一个分析 RGB 颜色转换的分类步骤，以识别属于球场的线条。我们引入了一个基于粒子群优化（PSO）的阈值校准流水线来优化检测性能，仅需少量标注样本。我们的方法达到了与最先进深度学习模型相当的准确率，同时提供了更高的处理速度，使其非常适合在低功耗机器人平台上进行实时应用。