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一种基于QueryDet-YOLO的小目标实时检测定位系统: 收藏
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引用; 《南昌工程学院学报》2023年第6期42卷 71-75页; 作者：王红星刘青吴欢娣梁伟邱舒鑫吕凌波刘超张夕军南昌工程学院机械工程学院江西南昌330099 南昌工程学院图书馆江西南昌330099 南昌工程学院瑶湖学院江西南昌330099 海尔机器人科技(青岛)有限公司山东青岛266032; 提高小目标检测最直接的方法是采用更高分辨率图像,其缺点是计算成本随着图像像素的增加而急剧增加,并产生冗余计算。本文基于QueryDet-YOLO模型,采用Kinect传感器设计了一种小目标实时检测定位系统。在ROS(Robot Operating System)系统...; 提高小目标检测最直接的方法是采用更高分辨率图像,其缺点是计算成本随着图像像素的增加而急剧增加,并产生冗余计算。本文基于QueryDet-YOLO模型,采用Kinect传感器设计了一种小目标实时检测定位系统。在ROS(Robot Operating System)系统下,Kinect传感器利用OpenCV,通过查询机制和映射关系预测小目标物体在低分辨率特征上的位置,然后利用预测位置在HD(High Definition)下进行稀疏卷积,精确计算出小目标检测结果,并配合实时点云数据输出小目标三维坐标信息,实现小目标实时精确定位。实验结果表明,与直接在高分辨率下检测相比,本文设计的小目标实时检测定位系统减少了计算量、加快了检测速度和提高了小目标实时检测效率。; 来源：详细信息评论

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