基于卷积神经网络的目标识别及姿态检测

发布时间：2019-06-19 18:26

【摘要】：基于深度学习方法,运用Faster R-CNN目标检测架构和ZFNet卷积神经网络,针对微装配系统目标的特点对网络进行训练,在此基础上设计了一个网络对识别目标进行姿态检测.实验结果表明:采用深度学习方法可以有效地对部分遮挡的目标进行识别并检测其姿态,相比于传统方法,该方法对环境适应性更强且速度更快,具有实际应用价值.
[Abstract]:Based on the deep learning method, the Faster R-CNN target detection architecture and ZFNet convolution neural network are used to train the network according to the characteristics of the micro-assembly system. On this basis, a network is designed to detect the attitude of the recognized target. The experimental results show that the deep learning method can effectively identify and detect the attitude of the partially occlusive target. Compared with the traditional method, this method has stronger adaptability and faster speed to the environment, and has practical application value.
【作者单位】： 华中科技大学自动化学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(60275013) 国家高技术研究发展计划资助项目(2008AA8041302)
【分类号】：TP242;TP391.41

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本文编号：2502556