基于YOLOv2的双足机器人目标检测与拾取

• 作者: 刘超强 叶坤 李鹤喜
• 来源期刊: 现代信息科技
• 学科: 工学
• 关键词: YOLOv2 Camshift 目标检测
• 年，卷（期）: 2019,（18）
• 所属期刊栏目: 智能制造
• 页码范围: 137-140
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41|TP242
• 字数: 3669字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2096-4706.2019.18.054

摘要

本文采用YOLOv2深度学习模型对双足机器人拍摄到的第一帧图像进行目标定位检测,接着通过传统的Camshift算法对后续图像中的目标进行跟踪,直到逼近目标后利用机器人关节运动控制程序拾起目标.该方法的优点是:将深度学习算法与传统图像跟踪技术相结合,增强了系统的鲁棒性和实时性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李鹤喜	五邑大学智能制造学部	14	35	4.0	5.0
2	刘超强	五邑大学智能制造学部	1	0	0.0	0.0
3	叶坤	五邑大学智能制造学部	2	0	0.0	0.0