-
题名基于改进九点标定的机器人投板方法
被引量：6
- 1
-
-
作者
张立国
杨曼
金梅
周思恩
-
机构
燕山大学电气工程学院
-
出处
《制造技术与机床》
北大核心
2021年第12期7-14,共8页
-
基金
国家重点研发计划(2020YFB1711000)
河北省中央引导地方专项(199477141G)
河北省重点研发计划(18211833D)。
-
文摘
针对目前投板工站抓取定位存在的误差大速度慢的问题,以六轴机械手臂为研究平台,提出一种基于改进的九点标定的机器人投板方法。并在相机采集照片后利用数学形态学边缘检测方法对产品进行识别,机械手臂基于此可以自动进行微调。并且采用非线性优化算法同步标定机座坐标及相机末端坐标。实验结果表明,该方法重复定位精度高,可以精准快速地定位识别抓取。
-
关键词
六轴机械手臂
位姿标定
视觉校准
图像识别
-
Keywords
six-axis machanical arm
position and orientation calibration
vision calibration
image recognition
-
分类号
TB49
[一般工业技术]
TB491
[一般工业技术]
-
-
题名基于自适应特征融合的多尺度相关滤波跟踪
被引量：1
- 2
-
-
作者
张立国
杨曼
周思恩
金梅
-
机构
燕山大学电气工程学院
-
出处
《计量学报》
CSCD
北大核心
2022年第10期1271-1278,共8页
-
基金
国家重点研发计划(2020YFB1711000)
河北省中央引导地方专项(199477141G)
河北省重点研发计划(18211833D)。
-
文摘
为了减小目标跟踪中目标变形、光照影响、运动模糊以及目标旋转对跟踪效果的影响,在相关滤波KCF基础上,提出了一种基于自适应特征融合的多尺度相关滤波跟踪算法。首先,提取VGG19网络中conv2-2、conv3-4、conv5-4层的特征以及CN特征,并在conv2-2层加入CN特征;然后,将这3个特征分别代替HOG特征进行滤波学习,得到3幅响应图;进而对3幅响应图进行加权融合预测目标位置。最后,在尺度方面引入多尺度相关滤波器进行尺度的确定。该算法比KCF跟踪算法精确度和成功率分别提高了13.6%和11.8%。与现有的其他优异跟踪算法相比,该算法在应对运动模糊、背景杂乱、目标变形、平面旋转方面更具有较好的跟踪效果。
-
关键词
计量学
目标跟踪
相关滤波
自适应特征融合
CN特征
图像处理
-
Keywords
metrology
target tracking
correlation filtering
adaptive feature fusion
CN features
image processing
-
分类号
TB96
[机械工程—光学工程]
-
-
题名无人机视角下的多车辆跟踪算法研究
被引量：4
- 3
-
-
作者
胡硕
王洁
孙妍
周思恩
姚美玉
-
机构
燕山大学电气工程学院
-
出处
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2022年第4期798-805,共8页
-
基金
国家自然科学基金项目(62073279).
-
文摘
针对无人机视频中存在目标密集、运动噪声强而导致跟踪性能显著下降的问题,提出了一种改进YOLOv3的车辆检测算法及一种基于深度度量学习的多车辆跟踪算法。针对车辆检测的精度与实时性问题,采用深度可分离卷积网络MobileNetv3作为特征提取网络实现网络结构轻量化,同时采用CIoU Loss作为边框损失函数对网络进行训练。为了在多目标跟踪过程中提取到更具判别力的深度特征,提出了一种基于深度度量学习的多车辆跟踪算法,实验证明,本文提出的算法有效改善车辆ID跳变问题,速度上满足无人机交通视频下车辆跟踪的实时性要求,达到17 f/s。
-
关键词
车辆检测
目标跟踪
无人机视频
特征提取
轻量级网络
深度特征
损失函数
深度度量学习
-
Keywords
vehicle detection
object tracking
UAV video
feature extraction
lightweight network
deep feature
loss function
deep metric learning
-
分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
-
题名融合注意力特征的精确视觉跟踪
被引量：2
- 4
-
-
作者
胡硕
姚美玉
孙琳娜
王洁
周思恩
-
机构
燕山大学电气工程学院
-
出处
《计算机科学与探索》
CSCD
北大核心
2023年第4期868-878,共11页
-
基金
国家自然科学基金(62073279)。
-
文摘
近年来,特征融合在视觉跟踪系统的准确性和鲁棒性方面发挥着重要作用。传统的特征融合方法通常通过直接求和或引入注意力机制进行融合。且在分类网络中,只使用一层特征进行分类,忽视了为鲁棒模型的不同级别的特征分配适当的权重的重要性。针对这一问题,提出了一种基于深度学习的注意力融合目标跟踪算法。首先,提出了一种基于ResNet改进的网络结构,引入一个注意力机制,形成一个迭代的注意力模块,将其原来的直接相加的融合方式替换为注意力特征融合方式。改进的网络结构更有利于不同层次特征的融合。其次,将从骨干网络中提取的第三层和第四层特征送入分类器,将得到的响应图进行融合,获得粗略位置。与此同时,将所提取的特征送入到注意力机制网络中,以分配不同的权重,然后馈送到估计网络中,以执行精确回归框估计。通过实验比较可知,该算法的精确度和成功率均有所提升,并且该算法对不同场景中的目标存在的各种干扰均具有更强的鲁棒性。实验表明了该跟踪器的有效性和高效性。
-
关键词
视觉跟踪
特征融合
注意力机制
非线性融合
-
Keywords
visual tracking
feature fusion
attention mechanism
nonlinear fusion
-
分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
-
题名基于45°Mecanum轮矩形越障底盘的设计
- 5
-
-
作者
杨博润
宋建军
周思恩
廖元纲
李拓
-
机构
太原科技大学机械工程学院
太原科技大学材料科学与工程学院
-
出处
《农业装备与车辆工程》
2018年第9期91-94,共4页
-
文摘
底盘使用45°Mecanum轮的结构实现了在有限空间内有障碍地面上四轮着地流畅全向行驶。通过对底盘稳定性结构的设计、车架结构的轻量化设计、控制电路的设计以及最高车速的合理调控,成功设计并制造出了稳定灵活快速的矩形越障底盘。经过实车测试,结果显示该底盘性能达到预期目标,满足设计要求。
-
关键词
MECANUM轮
全向移动
悬挂结构
闭环控制
-
Keywords
Mecanum wheel
omnidirectional move
suspension system
closed-loop control
-
分类号
TP242
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
-
