基于改进YOLOv5s和传感器融合的目标检测定位

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作者 郑宇宏 曾庆喜 +2 位作者 冀徐芳 王荣琛 宋雨昕 《河北科技大学学报》 CAS 北大核心 2024年第2期122-130,共9页

针对无人车环境感知过程中相机无法提供道路目标的位置信息,激光雷达点云稀疏以致检测方面难以达到很好效果的问题,提出一种通过融合两者信息进行目标检测和定位的方法。采用深度学习中YOLOv5s算法进行目标检测,通过联合标定进行相机与... 针对无人车环境感知过程中相机无法提供道路目标的位置信息,激光雷达点云稀疏以致检测方面难以达到很好效果的问题,提出一种通过融合两者信息进行目标检测和定位的方法。采用深度学习中YOLOv5s算法进行目标检测,通过联合标定进行相机与激光雷达外参的获取以转换传感器之间的坐标,使雷达点云数据能投影到相机图像数据中,得到检测目标的位置信息,最后进行实车验证。结果表明,所提算法能在搭载TX2嵌入式计算平台的无人车自动驾驶平台上拥有27.2 Hz的检测速度,并且在一段时间的检测环境中保持12.50%的漏检率和35.32 m的最远识别距离以及0.18 m的平均定位精度。将激光雷达和相机融合,可实现嵌入式系统下的道路目标检测定位,为嵌入式平台下环境感知系统的搭建提供了参考。 展开更多

关键词 传感器技术 深度学习 目标检测与定位 无人车环境感知 相机与LiDAR融合

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基于邻近目标置信度评估的视觉目标跟踪与定位 被引量：3

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作者 柳有权 裴雪 +1 位作者 李婉 刘正雄 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第7期1294-1300,共7页

针对视觉目标跟踪与定位中,目标因为无特征或被严重遮挡导致无法定位的问题,设计了一种基于邻近目标置信度评估的视觉目标跟踪与定位算法。在跟踪过程中,通过检测提取邻近目标的标记特征,然后结合每个特征标记的汉明距离和相对其他标记... 针对视觉目标跟踪与定位中,目标因为无特征或被严重遮挡导致无法定位的问题,设计了一种基于邻近目标置信度评估的视觉目标跟踪与定位算法。在跟踪过程中,通过检测提取邻近目标的标记特征,然后结合每个特征标记的汉明距离和相对其他标记的归一化结果以及每个标记发生的概率,得到每个标记最终置信度,选择置信度最大的邻近标记来确定目标位置。实验结果表明,该算法在对目标存在遮挡或目标没有特征的情况可以大大提高跟踪的鲁棒性和准确性。 展开更多

关键词 目标跟踪与定位 邻近标记 置信度评估 汉明距离

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基于双目视觉的目标识别与定位 被引量：9

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作者 高如新 王俊孟 《河南理工大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2014年第4期495-500,共6页

给出一种双目视觉系统结合SURF(Speeded Up Robust Feature)特征的目标识别与定位方法,分析了采用SURF特征实现目标识别的方法,利用双目视觉的原理求取识别出的目标物体的三维坐标信息,从而实现目标物体的识别与定位,与传统的基于SIFT(S... 给出一种双目视觉系统结合SURF(Speeded Up Robust Feature)特征的目标识别与定位方法,分析了采用SURF特征实现目标识别的方法,利用双目视觉的原理求取识别出的目标物体的三维坐标信息,从而实现目标物体的识别与定位,与传统的基于SIFT(Scale Invariant Feature Transform)特征或基于颜色形状特征的目标识别与定位方法相比,该方法更具有鲁棒性和实时性.实验结果证明了该方法进行目标识别与定位的可行性,具有一定的应用价值. 展开更多

关键词 SURF特征匹配 双目视觉 目标识别与定位

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基于正交信号的组网雷达目标融合检测与定位方法 被引量：1

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作者 孙希平 吴熙芃 +1 位作者 张磊 吴建新 《现代雷达》 CSCD 北大核心 2023年第5期42-49,共8页

针对组网雷达信号级融合问题,文中提出了一种基于正交离散频率编码信号的组网雷达系统目标检测与定位的方法。通过降低第一检测门限,提高低信噪比目标检测概率,并使用卡方检验及多层检测,剔除第一层检测的假目标。文中首先建立了目标雷... 针对组网雷达信号级融合问题,文中提出了一种基于正交离散频率编码信号的组网雷达系统目标检测与定位的方法。通过降低第一检测门限,提高低信噪比目标检测概率,并使用卡方检验及多层检测,剔除第一层检测的假目标。文中首先建立了目标雷达散射截面散射一致性回波模型,分析了组网雷达中目标融合所需的距离-角度估计结果建立流程;然后,使用卡方检验及多雷达信号非相参积累检测剔除虚假目标,利用动态规划思想对多帧信号进行积累,进一步提高目标信噪比,剔除假目标;最后,通过仿真实验验证了本文方法的有效性。 展开更多

关键词 机载雷达组网 目标检测与定位 多层检测 卡方检验 动态规划

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基于深度学习的机器人疏果前毛桃目标识别方法 被引量：5

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作者 谢圣桥 宋健 +1 位作者 汤修映 白阳 《农机化研究》 北大核心 2023年第6期183-187,共5页

为实现自然环境下疏果前期毛桃目标的识别,提出了基于Faster R-CNN的毛桃目标识别方法,设计的网络由ResNet-50特征提取网络、区域生成网络和感兴趣区域子网组成,并以ResNet-50为基础网络,用来提取目标特征。工作时,区域生成网络依据ResN... 为实现自然环境下疏果前期毛桃目标的识别,提出了基于Faster R-CNN的毛桃目标识别方法,设计的网络由ResNet-50特征提取网络、区域生成网络和感兴趣区域子网组成,并以ResNet-50为基础网络,用来提取目标特征。工作时,区域生成网络依据ResNet-50提取的特征生成感兴趣区域,感兴趣区域子网依据目标特征和感兴趣区域进行毛桃的识别与定位;对图像进行扩增后,随机选取1920幅作为训练集、240幅作为验证集。用测试集中的240幅图像对模型进行测试,结果表明:目标识别方法能有效识别出自然环境下的毛桃目标,准确度为92.97%,误识率为7.03%,召回率为84.62%,平均检测速度为0.189s/幅,可实现疏果前期毛桃目标的识别,模型具有较好的鲁棒性和泛化能力。 展开更多

关键词 毛桃 目标识别与定位 机器人 深度学习 Faster R-CNN

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改进多层尺度特征融合的目标检测算法 被引量：3

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作者 李康康 于振中 +1 位作者 范晓东 宋思远 《计算机工程与设计》 北大核心 2022年第1期157-164,共8页

为提高小目标检测任务的准确率和稳定性,解决SSD(single shot MultiBox detector)算法在小目标识别和定位过程中准确率较低的问题,基于SSD算法提出一种改进方法。在原始的SSD卷积网络结构上进行修改和优化,通过特征图之间的特征融合,重... 为提高小目标检测任务的准确率和稳定性,解决SSD(single shot MultiBox detector)算法在小目标识别和定位过程中准确率较低的问题,基于SSD算法提出一种改进方法。在原始的SSD卷积网络结构上进行修改和优化,通过特征图之间的特征融合,重构卷积预测特征图上的物体特征信息。考虑到网络复杂度增加带来的数据分布变化的影响,加入批量归一化BN(BatchNorm)层。在PASCAL VOC2007数据集和生活用品(Supplies Dataset)数据集上的实验结果表明,改进算法的mAP相比原始SSD分别提高了10.4%、15.1%。鉴于网络融合带来的参数增加,改进算法的检测速度仍表现良好,符合算法的实时性要求。 展开更多

关键词 深度学习 目标识别与定位 卷积网络 SSD算法 特征融合

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基于SURF+RANSAC的双目立体视觉目标识别与抓取 被引量：16

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作者 严亮 舒志兵 李照 《机床与液压》 北大核心 2019年第9期76-80,128,共6页

针对单目视觉处理简单、无法获取获取三维维空间数据的问题,提出一种双目立体视觉目标识别和抓取方法。结合SUR算法和RANSAC算法对图像进行匹配,以滤除图像中的"外点";利用仿射变换获取关键点信息及形心坐标,根据立体重建原... 针对单目视觉处理简单、无法获取获取三维维空间数据的问题,提出一种双目立体视觉目标识别和抓取方法。结合SUR算法和RANSAC算法对图像进行匹配,以滤除图像中的"外点";利用仿射变换获取关键点信息及形心坐标,根据立体重建原理实现目标测距与定位,最终完成抓取任务。实验结果表明:采用距离辅助坐标定位法可以准确识别目标物体并获得距离信息,实现准确定位。 展开更多

关键词 双目立体视觉 目标识别与定位 SURF算法 RANSAC算法 立体测距

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田间果蔬采摘机器人视觉传感器设计与试验 被引量：9

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作者 李理 殷国富 刘柯岐 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第5期152-157,136,共7页

针对田间果蔬采摘机器视觉识别与定位的需求,设计嵌入式采摘视觉传感器,内嵌130万像素CMOS图像传感器和开放性MCU,配置亮度处理模块和室外光自适应控制专家库,解决室外光变化影响视觉检测的难题。用主从传感器构造双目视觉系统,配置图... 针对田间果蔬采摘机器视觉识别与定位的需求,设计嵌入式采摘视觉传感器,内嵌130万像素CMOS图像传感器和开放性MCU,配置亮度处理模块和室外光自适应控制专家库,解决室外光变化影响视觉检测的难题。用主从传感器构造双目视觉系统,配置图像分割和测距算法,进行采摘目标的识别与定位。经试验和测试,在采摘臂长范围内,对成熟西红柿的识别有效率为96%,位置误差±12 mm。 展开更多

关键词 果蔬 采摘机器人 视觉传感器 目标识别与定位 双目视觉系统

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视觉引导的工字轮搬运机器人系统设计 被引量：8

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作者 朱银龙 陈昕 +2 位作者 华超 陈传辉 陈宁 《林业机械与木工设备》 2019年第11期25-29,共5页

针对收卷金属线材的工字轮在搬运上人工成本高、生产效率低等问题,设计了一种基于机器视觉的工字轮搬运机器人控制系统。通过对相机成像模型的分析,进行了相机标定,同时结合手眼关系得到机械手在抓取目标工字轮过程中所涉及的坐标转换关... 针对收卷金属线材的工字轮在搬运上人工成本高、生产效率低等问题,设计了一种基于机器视觉的工字轮搬运机器人控制系统。通过对相机成像模型的分析,进行了相机标定,同时结合手眼关系得到机械手在抓取目标工字轮过程中所涉及的坐标转换关系,经由形态学后处理获得较为理想的工字轮轮廓图像。研究了一种基于直线特征点提取并进行最优直线拟合的算法来实现对工字轮图像实际轮廓中心点的定位。实验结果表明,该系统实现了工字轮在货箱中的定位抓取与放置,提高了生产效率。 展开更多

关键词 工字轮 PLC控制系统 机器视觉 目标识别与定位

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浅论商业银行中间业务的发展 被引量：3

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作者 信晓征 《武汉金融》 北大核心 2006年第2期41-42,共2页

创新与发展是商业银行永恒的主题。随着国际金融市场一体化的深入发展以及我国加入世界贸易组织后金融业的全面开放,我国商业银行中间业务的发展需求更加迫切。发展中间业务,既是我国市场经济发展对商业银行提高服务水平提出的要求,也... 创新与发展是商业银行永恒的主题。随着国际金融市场一体化的深入发展以及我国加入世界贸易组织后金融业的全面开放,我国商业银行中间业务的发展需求更加迫切。发展中间业务,既是我国市场经济发展对商业银行提高服务水平提出的要求,也是商业银行自身抵御风险、提高经营能力的需要。本文在对国内外商业银行中间业务经营状况进行比较分析的基础上,围绕中间业务商品化的目标,对工商银行发展中间业务对策和收入结构转化进行了粗浅的探讨。 展开更多

关键词 中间业务 收入结构 转换和提升 目标与定位

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基于机器视觉的机械臂智能分拣系统 被引量：15

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作者 房国栋 高军伟 +1 位作者 朱晨曦 孔德帅 《仪表技术与传感器》 CSCD 北大核心 2020年第12期72-76,81,共6页

为了实现机械臂在其工作范围内对任意位置目标的抓取,提出了一种基于机器视觉的目标识别与定位控制方法,提高了分拣的准确率。系统以抓取三角形、正五边形、圆形、正方形4种不同轮廓的工件放置在指定区域为任务,通过MATLAB处理图像信息... 为了实现机械臂在其工作范围内对任意位置目标的抓取,提出了一种基于机器视觉的目标识别与定位控制方法,提高了分拣的准确率。系统以抓取三角形、正五边形、圆形、正方形4种不同轮廓的工件放置在指定区域为任务,通过MATLAB处理图像信息,使用四邻域标记算法标记所有的连通区域,并采用对数极坐标-傅里叶变换的模板匹配方法识别工件类型,提取工件的形心作为定位参考坐标。结合三自由度机械臂,运用标准D-H参数法建立机械臂运动学模型,通过逆运算根据工件的位置坐标得到每个机械臂的关节转角,并通过串口发送给下位单片机Arduino,然后由Arduino完成控制指令,实现对工件的抓取和放置,完成分拣任务。实验结果表明,分拣系统达到设计要求。 展开更多

关键词 机器视觉 对数极坐标-傅里叶变换 模板匹配 目标识别与定位 Arduino控制

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基于机器视觉的机器人抓取实验系统 被引量：12

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作者 罗晶 陈金海 +3 位作者 彭志轩 李杰 伍万能 周广兵 《实验技术与管理》 CAS 北大核心 2022年第4期45-50,共6页

针对工业机器人成本高、开源性差和维护困难等问题,设计了一种基于机器视觉的机器人抓取实验系统。该系统利用机器视觉、深度学习和路径规划等技术对目标工件进行识别、定位,并完成抓取任务。机器人系统在结构设计上采用串联结构,利用... 针对工业机器人成本高、开源性差和维护困难等问题,设计了一种基于机器视觉的机器人抓取实验系统。该系统利用机器视觉、深度学习和路径规划等技术对目标工件进行识别、定位,并完成抓取任务。机器人系统在结构设计上采用串联结构,利用无刷直流电机作为机器人关节的驱动机构。为了解决工件识别与定位问题,利用Pytorch框架下的深度学习模型,对工件图像进行处理,并利用YOLOV3算法对工件进行识别;基于机器人操作系统(ROS)实现机器人6自由度的运动学求解与运动规划;完成了系统总体与软硬件设计,并验证了机器人抓取试验系统的有效性。该系统具有成本低、灵活性好和高可靠性等优点,软硬件完全开源,便于日常实验和教学,提升了学生的动手能力和创新能力。 展开更多

关键词 机器视觉 目标识别与定位 深度学习模型 轨迹规划 机器人抓取

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基于Faster-RCNN的汽车漆面缺陷部位检测 被引量：3

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作者 薛阳 叶晓康 +2 位作者 孙越 洪俊 万轶伦 《计算机应用与软件》 北大核心 2023年第8期193-200,共8页

针对人工设计特征复杂和传统的自动化方法在目标识别和检测上准确率和效率低下的问题,提出一种基于改进的Faster-RCNN的目标区域定位方法。由于被检测目标尺度变化大,为了解决原始Faster-RCNN网络结构对于小目标区域检测精度低的问题,... 针对人工设计特征复杂和传统的自动化方法在目标识别和检测上准确率和效率低下的问题,提出一种基于改进的Faster-RCNN的目标区域定位方法。由于被检测目标尺度变化大,为了解决原始Faster-RCNN网络结构对于小目标区域检测精度低的问题,提出多尺度快速区域卷积神经网络检测算法,改进了神经网络的结构,使网络在检测过程中可以同时使用低层和高层的特征,提升了网络对于小目标区域的检测能力。修改原始网络中锚框设定方法,通过聚类算法来确定不同尺度的特征图的锚框。实验结果表明,该方法在不同的背景下均能实现对目标较好的识别与定位,对小区域的检测能力显著提高。检测精度由原始网络结构的79.60%上升到95.39%,提高了15.79百分点。 展开更多

关键词 目标检测与定位 深度学习 多尺度检测 聚类算法 锚框

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