【摘 要】
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针对当前智能移动机器人在跟踪过程中常因目标发生外观形态上的变化而丢失跟踪目标的问题,利用Caffe深度学习框架和ROS机器人操作系统作为开发平台,设计一个高准确度及高实时
【机 构】
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大连东软信息学院智能与电子工程学院
【基金项目】
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辽宁省自然基金(20180551084)
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针对当前智能移动机器人在跟踪过程中常因目标发生外观形态上的变化而丢失跟踪目标的问题,利用Caffe深度学习框架和ROS机器人操作系统作为开发平台,设计一个高准确度及高实时性的移动机器人目标跟踪系统并进行了研究.使用对于目标形变、视角、轻微遮挡及光照变化具有鲁棒性的基于孪生卷积神经网络的GOTURN目标跟踪算法,通过ROS系统为桥梁使离线训练的跟踪模型实时应用于TurtleBot移动机器人上,并开展了详细的测试.实验结果表明,该目标跟踪系统不仅设计方案可行,实现了移动机器人在各种复杂场景下有效地跟踪目标,还
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