【摘 要】
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随着工业机器人、服务机器人及机器视觉技术的发展,三维物体的识别及位姿估计变得尤为重要。物体6D位姿估计的基础是实现图像的对象目标检测和定位。结合透视点对方法法和模板库方法等,首先从卷积神经网络输入数据格式角度,分别对输入为2D图像、3D图像及点云数据基于深度学习的目标检测和位姿估计研究进行分析。结合遮挡等问题,对直接投票和间接投票策略与应用进行了回顾。根据深度网络在智能抓取任务中的作用及位置,从学
【机 构】
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扬州大学信息工程学院(人工智能学院)
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随着工业机器人、服务机器人及机器视觉技术的发展,三维物体的识别及位姿估计变得尤为重要。物体6D位姿估计的基础是实现图像的对象目标检测和定位。结合透视点对方法法和模板库方法等,首先从卷积神经网络输入数据格式角度,分别对输入为2D图像、3D图像及点云数据基于深度学习的目标检测和位姿估计研究进行分析。结合遮挡等问题,对直接投票和间接投票策略与应用进行了回顾。根据深度网络在智能抓取任务中的作用及位置,从学习抓取一体化方法、多阶段卷积网络学习方法、单阶段卷积网络学习方法等方面分析了基于深度卷积神经网络的机器人智能抓取研究进展情况。最后,分别从卷积神经网络学习泛化和迁移能力、复杂场景感知和理解、实用数据集等进行了思考和分析。
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