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  1. 一种基于神经网络的视觉定位系统

  2. 一种基于神经网络的视觉定位系统一种基于神经网络的视觉定位系统.pdf

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2009-07-03
    • 文件大小：266240
    • 提供者：see1230

  1. 基于CNN彩色图像边缘检测的车牌定位方法

  2. 本文提出一种彩色图像车牌定位方法(LPLCCED). 首 先利用细胞神经网络(CNN)模型导出一种与车牌颜色特征相结合的车牌定位专用边缘检测算法, 将车牌的颜色对约束条件融 合到边缘检测算法中, 本专用边缘检测算法可以大大缩小车牌初步定位的范围. 接下来提出一种针对车牌特征的边缘滤波算 法, 最后根据车牌结构和纹理特征对候选区域进行判别验证. 该流程的各个环节都可以通过硬件实现,

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-11-07
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：likun88866

  1. 基于支持矢量机回归的机器人视觉系统定位精度

  2. 如何提高工业机器人视觉系统在不确定性动态环境中的定位精度是机器人完成复杂任务的一个关键技术问题。针对采 用单摄像机的机器人和基于位置的视觉伺服控制存在的精度问题，提出一种将基于模型控制方法和基于智能计算方法相结合 的方法，以面向小样本原理的支持矢量机回归来构建控制系统误差校正模型，应用该模型对机器人末端在同一个平面上的定 位误差进行校正，并且与线性插值、神经网络模型的误差校正结果进行比较分析。现场试验证明，该方法有利于提高机器人 的视觉定位精度，能够满足工业机器人进行抓取和装配等任务的需要。

  3. 所属分类：制造

    • 发布日期：2017-03-05
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：luckygemstone

  1. 一种基于深度学习的机械臂分拣方法

  2. 针对分拣过程中视觉系统识别复杂物体时速度慢、对环境变化适应性不足的问题，提出一种基于轻量型卷积神经网络的机械臂快速分拣方法。该方法首先使用基于轻量型卷积神经网络的MobileNet-SSD算法对图像中的目标物体进行检测，获取目标类别和位置信息；然后根据检测输出结果对图像进行预处理和边缘检测，最终得到校正后的定位结果。在PROBOT Anno机械臂平台上进行分拣实验，实验结果表明，相比于传统的图像处理方法，提出的方法能对复杂目标物体实现快速的检测和定位，对于目标形态和环境的多样性来说具有更好的鲁棒

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：9437184
    • 提供者：weixin_38640072

  1. 基于卷积神经网络的室内行人识别与定位

  2. 针对现有室内定位技术存在的问题，文中提出一种精度高、成本低且易用性高的室内定位系统。系统采集并处理监控摄像头中的视频信号，用计算机视觉算法从视频流中提取并追踪行人的位置信息，通过基于卷积神经网络的物体追踪算法处理遮挡状况。通过智能手机内嵌传感器采集的运动特征并与心中的行人特征对比，系统可以在视频画面内的诸多行人中准确识别出持有智能手机的定位服务发起者，并报告实时的定位信息，定位平均误差可达到三十厘米以下。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-13
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38627521