【摘 要】
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针对传统机器人目标抓取过程中识别精度低的问题,提出了一种改进SSD网络的目标识别与定位方法。首先,针对机器人在小目标检测上精度低的问题,将特征金字塔与CNN神经网络结合,实现高层特征与底层特征提取的联合;其次,针对工业机器人数据样本小、不利于识别分析的问题,采用移动、旋转、增加噪声干扰、消除干扰数据等方式对数据集进行增强;最后,对改进的SSD网络进行验证。结果表明,相较于SS+SIFT+SVM算法
【机 构】
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北京信息职业技术学院电子信息学院,北京 100015
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针对传统机器人目标抓取过程中识别精度低的问题,提出了一种改进SSD网络的目标识别与定位方法。首先,针对机器人在小目标检测上精度低的问题,将特征金字塔与CNN神经网络结合,实现高层特征与底层特征提取的联合;其次,针对工业机器人数据样本小、不利于识别分析的问题,采用移动、旋转、增加噪声干扰、消除干扰数据等方式对数据集进行增强;最后,对改进的SSD网络进行验证。结果表明,相较于SS+SIFT+SVM算法、SS+HOG+SVM算法,改进的SSD网络可有效识别和定位需要抓取的目标。
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