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融合视觉图像处理的目标识别技术在移动机器人中的应用
被引量：
5
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作者
潘萍
《兵器装备工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第3期314-322,共9页
为了提升移动机器人的运动人体识别效果,研究利用Faster-RCNN-KF对动态人体图像进行实时跟踪,并结合Facenet-MTCNN实现跟踪对象人脸识别。运动人体跟踪检测实验和人脸识别测试结果显示,Faster-RCNN-KF算法跟踪误差仅为0.000 5 m,且跟踪...
为了提升移动机器人的运动人体识别效果,研究利用Faster-RCNN-KF对动态人体图像进行实时跟踪,并结合Facenet-MTCNN实现跟踪对象人脸识别。运动人体跟踪检测实验和人脸识别测试结果显示,Faster-RCNN-KF算法跟踪误差仅为0.000 5 m,且跟踪响应速度和误差更正速度较快;Facenet-MTCNN目标识别算法在训练中的分类精度最高能够达到99.15%,分类中的时间延迟为0.01 s,能够有效识别跟踪对象的身份信息。研究结果表明,视觉图像处理技术能够实现人体的有效跟踪检测,并能对不同身份的跟踪对象进行人脸识别,对移动机器人跟踪与识别技术发展具有重要价值。
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关键词
人体跟踪
人脸识别
图像处理
Faster-RCNN
卡尔曼滤波
facenet网络
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职称材料
题名
融合视觉图像处理的目标识别技术在移动机器人中的应用
被引量：
5
1
作者
潘萍
机构
长沙师范学院
出处
《兵器装备工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第3期314-322,共9页
基金
湖南省自然科学基金项目(2015JJ6007)。
文摘
为了提升移动机器人的运动人体识别效果,研究利用Faster-RCNN-KF对动态人体图像进行实时跟踪,并结合Facenet-MTCNN实现跟踪对象人脸识别。运动人体跟踪检测实验和人脸识别测试结果显示,Faster-RCNN-KF算法跟踪误差仅为0.000 5 m,且跟踪响应速度和误差更正速度较快;Facenet-MTCNN目标识别算法在训练中的分类精度最高能够达到99.15%,分类中的时间延迟为0.01 s,能够有效识别跟踪对象的身份信息。研究结果表明,视觉图像处理技术能够实现人体的有效跟踪检测,并能对不同身份的跟踪对象进行人脸识别,对移动机器人跟踪与识别技术发展具有重要价值。
关键词
人体跟踪
人脸识别
图像处理
Faster-RCNN
卡尔曼滤波
facenet网络
Keywords
human tracking
face recognition
image processing
Faster-RCNN
Kalman filter
facenet
network
分类号
TP242.6 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
融合视觉图像处理的目标识别技术在移动机器人中的应用
潘萍
《兵器装备工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024
5
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