本文選題：智能機器人 + 目標檢測　； 參考：《計算機集成制造系統(tǒng)》2017年11期

【摘要】：隨著人工智能研究的不斷升溫,機器人以其對識別、檢測、控制的復雜需求逐漸成為研究熱點。以NAO足球機器人為例,針對比賽球場背景復雜、光照視角多變、造成目標識別困難的問題,提出一種基于空間金字塔和特征集成的目標實時檢測算法。算法引入多尺度檢測,通過對原始圖像構建高斯金字塔空間,解決了不同視距下目標檢測的難點。提出雙通道串行特征集成框架,利用計算速度快、漏檢率低的梯度方向直方圖特征基礎檢測器和線性支持向量機做初步檢測,采用識別精度高、錯檢率低的三通道尺度不變特征轉換描述子改進檢測器和隨機森林做二次篩選,然后使用非極大值抑制算法去除冗余標定框。實驗結果表明,該方法在智能機器人目標識別任務上具有很高的魯棒性和實時性。
[Abstract]:With the increasing temperature of AI research , the robot has gradually become the focus of research on the complex demands of recognition , detection and control . Based on the complex background of NAO soccer robot and multi - variation of illumination angle , this paper proposes a real - time target real - time detection algorithm based on spatial pyramid and feature integration . A dual - channel serial feature integration framework is proposed , which uses three - channel scale invariant feature conversion descriptor feature base detector and linear support vector machine with high recognition precision and low error detection rate . The results show that the method has high robustness and real - time performance on the task of intelligent robot target recognition .

【作者單位】： 浙江工業(yè)大學計算機科學與技術學院;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(61572438) 武漢科技大學冶金裝備及其控制教育部重點實驗室開放基金資助項目(2017B04)~~
【分類號】：TP242;TP391.41

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本文編號：1877166