霍夫变换算法在圆心视觉定位中的应用研究.pdf

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人工智能-机器学习-面向多机器人编队的基于视觉定位系.pdf

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反馈卷积神经网络用于视觉定位和分割 该代码是的。 该代码是用编写的，非常易于理解。 还有一个，如果您使用Caffe和Matlab，请进行检查。 要求： 的Python 3 火炬0.4.0 如何运行： 用jupyter notebook打开jupyter notebook 然后打开vgg_fr.ipynb或vgg_fsp.ipynb ，这是两个用于展示反馈思想的主要文件。 外观： 如果在不修改代码的情况下运行vgg_fsp.ipynb ，则应该看到以下可视化效果： 输入图片： 相对于目标标签的图像梯度： 反馈选择性修剪（FSP）的4次迭代后，相对于目标标签的图像梯度： 文件说明： vgg_fr.ipynb ：使用反馈恢复机制定义vgg反馈网络并在示例图像上运行反馈可视化的主文件。 vgg_fsp.ipynb ：主文件，该文件使用反馈选择性修剪机制定义vgg反馈网络，并在

针对现有药房药剂师取药任务繁重、效率低下等问题,设计了基于机器视觉的取药机器人系统,提出了一种基于融合局部特征匹配和Mean Shift算法的药品识别算法,系统整体实现了药品的识别、定位及抓取任务。首先,安装于药架之间的抓药机器人接收上位机发送的药品信息,通过摄像头识别药品,使用AKAZE算法对货架上的药品进行匹配,获取药品坐标后,将匹配的药品抓取放至传送带上;位于取药处的分拣机器人得到上位机发送的药品信息后,通过改进的Mean Shift算法对传送带上的动态药品进行二次识别,将识别到的药品抓取放至取药处,完成整个系统的取药功能。实验证明,以二次分拣为保证,系统能够准确地识别药品,且药品定位信息比较准确,误差较小,可适用于药房药品的抓取。

视觉定位，纠正定位，学习视觉好资料，初学者适用 (Visual positioning, correct positioning, visual learning good information, suitable for beginners)

针对现有移动机器人单目视觉定位算法在光照变化和弱光照区域表现较差、无法应用于煤矿井下光照较暗场景的问题，通过非极大值抑制处理、自适应阈值调节等对快速特征点提取和描述（ORB）算法进行改进，采用随机抽样一致性(RANSAC)算法进行特征点匹配，提高了煤矿井下弱光照区域的特征点提取和匹配效率。针对仅靠单目视觉定位无法确定机器人与物体的距离及物体大小的问题，采用对极几何法对匹配好的特征点进行视觉解算，通过惯导数据为单目视觉定位提供尺度信息；根据紧耦合原理，采用图优化方法对惯导数据和单目视觉数据进行融合优化并求解，得到机器人位姿信息。实验结果表明：①ORB算法虽然提取的特征点数较少，但耗时短，且特征点分布均匀，可以准确描述物体特征。②改进ORB算法与原ORB算法相比，虽然提取时间有了一定的增加，但提取的可用特征点数也大大增加了。③RANSAC算法剔除了误匹配点，提高了特征点匹配的准确性，从而提高了单目视觉定位精度。④改进后融合定位方法精度有了很大提升，相对误差由0.6 m降低到0.4 m以下，平均误差由0.20 m减小到0.15 m，均方根误差由0.24 m减小到0.18 m。

C#+Visionpro视觉定位+YAMAHA机械手手+雷赛IO卡+电阻测试仪

针对自动运输车（AGV）定位范围窄、灵活性差问题提出解决方案并实验验证。采用红色单球作为AGV车体的标志物，基于全局视觉定位技术构建起多个摄像头协同引导自动运输车。利用OpenCV和QT平台实现红色单球识别、多目视场空间扩展、坐标位置映射计算，并将实时坐标信息通过WiFi发送给下位机AGV。自动运输车根据坐标信息计算出运输路径，并且采用分时双反馈闭环算法解决运输过程中标志物被遮挡的问题。实验结果表明：基于红色单球标志物的多目视觉导引自动运输车定位方案具有定位范围大、灵活性好、适用性强的优势。