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本文采用YOLOv2深度学习模型对双足机器人拍摄到的第一帧图像进行目标定位检测,接着通过传统的Camshift算法对后续图像中的目标进行跟踪,直到逼近目标后利用机器人关节运动控制程序拾起目标。该方法的优点是:将深度学习算法与传统图像跟踪技术相结合,增强了系统的鲁棒性和实时性。
基于YOLOv2的双足机器人目标检测与拾取
【摘 要】
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本文采用YOLOv2深度学习模型对双足机器人拍摄到的第一帧图像进行目标定位检测,接着通过传统的Camshift算法对后续图像中的目标进行跟踪,直到逼近目标后利用机器人关节运动控制程序拾起目标。该方法的优点是:将深度学习算法与传统图像跟踪技术相结合,增强了系统的鲁棒性和实时性。
【机 构】
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五邑大学智能制造学部
【出 处】
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现代信息科技
【发表日期】
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2019年18期
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