【摘 要】
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乒乓球机器人视觉系统需要识别和分析击球人的姿态动作,预判乒乓球的初始运动方向及速度,从而控制乒乓球机器人的预运动。且需在球离开球拍瞬间实时捕捉乒乓球在空间中的位置
【基金项目】
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国家自然科学基金，神经网络系统中刺激诱发的可调高频同步振荡及其信息处理的动力学研究（11972115）
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乒乓球机器人视觉系统需要识别和分析击球人的姿态动作,预判乒乓球的初始运动方向及速度,从而控制乒乓球机器人的预运动。且需在球离开球拍瞬间实时捕捉乒乓球在空间中的位置来控制机器人的关节移动实现人机对打。针对上述场景,本文提出了一种基于深度学习的算法实现人体检测、姿态识别及球轨迹预测。该算法基于深度卷积神经网络,首先对一阶段目标检测模型YOLOv4进行网络剪枝和压缩,为姿态识别提取目标框。然后基于目标框使用金字塔网络预测人体关键点形成击球人的姿态。再根据从相机坐标系转换到实际空间中的姿态行为判断球初始方向。最后通过对乒乓球的实时位置检测实现轨迹预测和击打点确定。理论研究和实验结果表明,本文算法提升了人体检测的准确度,增强了击球人姿态识别的速度和鲁棒性,对后续乒乓球机器人视觉系统的应用具有很好的指导意义。
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