复杂环境下单目视觉AGV识别起终点算法的研究
Research on the start-end point algorithm for monocular visual AGV recognition in complex environment作者机构：江苏理工学院机械工程学院常州213000
出 版 物：《制造业自动化》 (Manufacturing Automation)
年 卷 期：2024年第46卷第3期
页 面：101-103,119页
学科分类：080202[工学-机械电子工程] 08[工学] 0804[工学-仪器科学与技术] 0802[工学-机械工程]
摘 要：针对工人来回走动等干扰对采用视觉导航的自动引导车(AGV)正常工作产生的影响,提出了一种基于SURF算法,提高AGV识别工作环境准确率的方法。研究AGV起点和终点之间不同环境样本的匹配程度,发现有干扰时图像之间提取的特征点匹配率较低,通过对比匹配度的高低将图像分为正负样本再进行深度学习,相较于没有分类的深度学习正确率提升3%左右。结果表明,此方法能有效的提升AGV识别工作环境的正确率,消除干扰对正常工作的影响,有较大应用价值和市场前景。
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