基于语义分割的分拣系统目标检测与定位
Metrology & Measurement Technique（2018）
摘要
自动化技术随着社会的进步和消费能力的提升迅猛发展,满足了电子商务日益增长的需求并提供了更快、更便宜的服务,然而目前仍有一些任务难以实现自动化,特别是涉及到物理交互的任务.目标检测与定位是机器人技术中的重要内容,同时是计算机视觉的重要研究方向,本文针对分拣系统的实时目标检测与定位问题,结合神经网络理论和注意力机制,以RGBD信息传感器为数据采集源,提出基于语义分割的目标检测与定位方法,探索在半结构化环境下实现简单物品分拣任务的目标检测与定位.实验结果表明,本文提出的方法可以实现非结构化场景下的实时目标检测与定位,易于理解和使用并解决了实时性问题和特征设计问题,更多的实现自主化.
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