融合深度信息的目标识别及三维空间定位算法

• 作 者: 王月海 郭迎达
• 机 构: 北方工业大学电子信息工程学院
• 出 处: 北方工业大学学报
• 发表日期: 2018年05期
• 关键词: YRLA YOLO 深度信息 目标识别 定位 YRLA YOL0 depth information target recognition location
• 基金项目: 国家自然科学基金“基于概率光流计算的仿生偏振/光流辅助INS组合导航方法研究”（6153019）.

针对YOLO算法只能从含有目标的图像识别出目标种类,但无法给出空间位置信息的问题,本文提出一种融合深度信息的目标识别的三维空间定位算法YRLA.算法首先利用YOLO对物体进行建模识别,然后通过对Kinect获得物体的深度信息进行处理,得到物体的位置信息并实现定位.通过对物体进行定位,YRLA算法可使距离摄像头1 m之内的定位精度的误差在0. 2～1 cm,定位误差的百分比不超过2%.