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本公开涉及机器视觉技术领域，提出了一种复杂背景下动态视觉伺服目标的快速选取追踪方法及系统，通过持续截图并且目标选取期间允许操作者控制机器人运动，从而保证目标始终在画面中，有效降低了目标丢失的风险。同时，提出的逐级向外扩展的自动选取方式简化了选取操作过程，一定程度上避免了人为失误操作。根据交互工具的移动速度自动调整目标选取容错率，以适应目标的动态变化，进一步减轻了操作者的负担，从而实现更精准可靠的目标选取，本公开通过结合图像纹理分析与深度学习技术，在有限的时间和计算资源下，实现目标的高效选取和实时跟踪，为动态视觉伺服系统的应用提供一种创新的解决方案。

本申请公开了一种面向移动柱状组合体的视觉伺服趋近方法，包括：建立柱状组合体目标的视觉信息、目标模型参数和成像模型之间的关系；在成像视角范围内至少提取四个像素点坐标，构建面向柱状组合体目标的视觉伺服控制输入特征向量以及与其对应的雅可比转换矩阵；在视角约束时，对构建的控制输入特征向量和参照特征向量进行自适应重组，并得到与其对应的特征雅可比转换矩阵；对视觉伺服控制器的输出进行调校补偿，使视觉伺服系统趋近移动中的柱状组合体目标。这样充分利用柱状组合体目标成像的冗余视觉信息，可提高伺服系统针对图像噪声的鲁棒性，针对视角约束的自适应性和面向柱状组合体移动的适用性，促进视觉伺服控制面向移动目标时的全局收敛。