满足RoboCup规范小型类人足球机器人设计与目标识别

• 作者: 燕必希 王子润 王智 董明利 费奇
• 来源期刊: 北京信息科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: Robocup YOLO 目标识别 鲁棒性 实时性
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 页码范围: 1-4
• 页数: 4页
• 分类号: TP393
• 字数: 2631字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16508/j.cnki.11-5866/n.2019.02.001

摘要

设计了符合RoboCup技术规范的小型类足球机器人,并通过深度学习算法YOLO对比赛场地的目标进行训练和识别.分析了RoboCup技术规范对小型类人机器人设计的要求,设计并加工装配了满足要求的机器人.应用3000幅现场图片对深度学习神经网络进行训练,并对300幅不同于训练样本的图片进行识别,识别准确率为93.8％,召回率为89.7％,检测速度可达40 f/s.实验结果表明深度学习算法YOLO相比于其它算法应用于RoboCup足球机器人具有较好的鲁棒性和实时性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	董明利	北京信息科技大学仪器科学与光电工程学院	115	399	10.0	16.0
2	燕必希	北京信息科技大学仪器科学与光电工程学院	52	97	5.0	8.0
3	王子润	北京信息科技大学仪器科学与光电工程学院	4	3	1.0	1.0
4	王智	北京信息科技大学仪器科学与光电工程学院	4	3	1.0	1.0
5	费奇	北京信息科技大学仪器科学与光电工程学院	3	1	1.0	1.0