【摘 要】
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为通过视觉系统向挖掘机器人输入挖掘目标以及解决因运动容易导致挖掘目标丢失的问题,提出一种基于长短期记忆网络的视觉跟踪方法,无需限定特定目标类别,直接从摄像头图像中
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51475056)
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为通过视觉系统向挖掘机器人输入挖掘目标以及解决因运动容易导致挖掘目标丢失的问题,提出一种基于长短期记忆网络的视觉跟踪方法,无需限定特定目标类别,直接从摄像头图像中框选目标,经过Dlib提取特征后,通过训练优化长短期记忆网络来跟踪挖掘目标的位置。针对亮度变化、障碍物遮挡和背景干扰三类常见问题进行长短期记忆网络建模和训练,经图片集模拟测试和实际跟踪测试均显示该网络模型能够有效纠正干扰并稳定输出目标位置。网络模型将神经网络和传统机电控制方法结合,提高视觉跟踪精度,为将神经网络应用于挖掘机智能化进行了初步探索。
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