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10.15988/j.cnki.1004-6941.2018.04.020

基于语义分割的分拣系统目标检测与定位

引用
自动化技术随着社会的进步和消费能力的提升迅猛发展,满足了电子商务日益增长的需求并提供了更快、更便宜的服务,然而目前仍有一些任务难以实现自动化,特别是涉及到物理交互的任务.目标检测与定位是机器人技术中的重要内容,同时是计算机视觉的重要研究方向,本文针对分拣系统的实时目标检测与定位问题,结合神经网络理论和注意力机制,以RGBD信息传感器为数据采集源,提出基于语义分割的目标检测与定位方法,探索在半结构化环境下实现简单物品分拣任务的目标检测与定位.实验结果表明,本文提出的方法可以实现非结构化场景下的实时目标检测与定位,易于理解和使用并解决了实时性问题和特征设计问题,更多的实现自主化.

目标检测、语义分割、神经网络、分拣系统

45

TB9(计量学)

2018-09-29(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共4页

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计量与测试技术

1004-6941

51-1412/TB

45

2018,45(4)

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