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摘要:
本文基于神经网络学习对四足机器人运动过程中的图像流进行预测,在避免复杂背景建模的同时实现准确的运动目标检测.该方法通过当前图像中的光流得到向量场作为神经网络的输入,同时根据三个方向的加速度传感器获得机器人当前步态循环中的位置信息作为另输入,根据两方面信息对神经网络进行训练,输出下一幅图像的预期光流信息,根据预期图像和当前图像中的异常变化来检测环境中的运动物体.
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文献信息
篇名 基于神经网络的四足机器人运动目标检测
来源期刊 数字技术与应用 学科 工学
关键词 运动目标检测 光流法 神经网络
年,卷(期) 2016,(11) 所属期刊栏目 应用研究
研究方向 页码范围 84
页数 1页 分类号 TP242
字数 1469字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张怡 华北理工大学电气工程学院 15 37 3.0 6.0
2 吴宝江 华北理工大学电气工程学院 2 0 0.0 0.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
运动目标检测
光流法
神经网络
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
数字技术与应用
月刊
1007-9416
12-1369/TN
16开
天津市
6-251
1983
chi
出版文献量(篇)
20434
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106
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