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基于残差BP神经网络的机器人目标定位

作     者:苏克 闫人滏 谢文宇 崔倩雯 张梦茜 傅伯雄 

作者机构:国网石家庄供电公司 河北工业大学机械工程学院 

出 版 物:《机械设计》 (Journal of Machine Design)

年 卷 期:2024年第8期

页      面:108-114页

学科分类:08[工学] 080202[工学-机械电子工程] 080203[工学-机械设计及理论] 0802[工学-机械工程] 

基  金:国家电网有限公司总部科技项目资助(kj2021-012) 

主  题:目标定位 图像处理 深度学习 BP神经网络 

摘      要:为解决深度信息未知条件下的单目视觉机器人目标定位问题,文中基于相机的成像模型,提出一种基于三残差神经网络的三维坐标自解耦目标定位方法。首先,将YOLOv5s进行轻量化改进,实现目标的初步定位;然后,使用OpenCV提取目标的尺寸特征;接下来,根据相机的成像模型,将目标的尺寸特征与相机成像模型相融合,推导世界坐标系与像素坐标系和尺寸特征的函数关系;最后,采用残差网络避免梯度消失的优势,使用3个残差BP神经网络映射坐标转换函数,减小单个神经网络的工作量,获取目标的三维坐标信息。试验结果表明:该方法定位最大相对误差为0.747%。

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