智能機器人的發(fā)展有賴于數(shù)字算法和圖像識別等技術(shù)的支持,視覺作為智能機器人與現(xiàn)實世界相溝通的渠道和基礎(chǔ),對于數(shù)字算法要求也極為苛刻。而圖像識別技術(shù)作為智能機器人視覺的基礎(chǔ),同樣也需要算法的支持,但是受到當(dāng)前科技下算法等級的限制,智能機器人圖像識別的識別率想要進一步發(fā)展卻受到了很大的限制。因此為了解決這一難題,我們可以通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),促進智能機器人深度學(xué)習(xí),再配合機器人分揀技術(shù),這樣就有效可以提高機器人的智能性。 

【文章來源】：數(shù)碼世界. 2019,(07)

【文章頁數(shù)】：1 頁

【文章目錄】：
引言
1 智能機器人深度學(xué)習(xí)
2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
3 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    3.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述
    3.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
4 結(jié)束語


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人體動作識別方法[J]. 魏麗冉,岳峻,朱華,牟夢媛,楊照璐.  濟南大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2019(03)

碩士論文
[1]基于深度學(xué)習(xí)機制的智能柔性裝卸機器人視覺識別方法[D]. 張建恒.重慶理工大學(xué) 2018



本文編號：3051972