融合优选图案的深度学习目标识别及定位技术

作     者：王立鹏 张智 苏丽 聂文昌 WANG Lipeng;ZHANG Zhi;SU Li;NIE Wenchang

作者机构：哈尔滨工程大学自动化学院黑龙江哈尔滨150001 

基　　金：国家自然科学基金项目(61803116) 中央高校基本科研业务专项资金资助项目(3072019CFJ0405,3072020CF0410) 船舶态势智能感知系统研制项目(MC-201920-X01) 

出 版 物：《哈尔滨工程大学学报》 (Journal of Harbin Engineering University)

年 卷 期：2020年第41卷第4期

页      码：549-555页

摘      要：为提高复杂环境下视觉系统目标识别和定位精度,本文以深度学习方法为基础,结合辅助图案,提出基于双目视觉系统的卷积神经网络目标识别及定位方法。构建基于Faster Rcnn的网络学习框架,结合具体问题,确定ZF及RPN网络参数;提出图案可分类性概念及其量化评价指标,制定图案优选策略并确定优选图案集;将双目视觉与基于优选图案的深度学习方法相结合,设计复杂环境下三维空间目标识别与定位方法。开展多工况的实际试验。结果表明:本文算法具有较高的识别物体及定位位姿的能力,且具有较好的实用性和鲁棒性。

主 题 词：深度学习 图案分类 辅助图案 优选图案 双目视觉 卷积神经网络 目标识别 定位 

学科分类：08[工学] 081101[081101] 0811[工学-水利类] 081102[081102] 

核心收录：

D　O　I：10.11990/jheu.201901047

馆 藏 号：203955976...