机器人目标检测方法的应用及发展

  目标检测与分类是机器人模块面临的主要挑战。通航, 采摘和放置其他机器人活动的基础是识别物体的能力。下面,我们将了解机器人目标检测方法的应用及发展。

  目标检测发展

  近年来,在目标检测方面取得了很大进展,主要原因是机器学习方法这变得既实用又有效率。此外,新的数据表示和模型也为这项任务做出了贡献。被机器人激活的对象检测算法被期望检测和分类一个对象类型的所有实例(当这些实例存在的时候)。即使存在位置、方位、尺度、部分遮挡和环境变化作为强度的变化,也应检测出它们。

  其他机器视觉功能的关键

  目标检测是其他机器视觉功能的关键,如建立三维场景、获取目标的附加信息(如人脸细节)以及利用视频连续帧跟踪其运动。机器人的应用,如前面提到的,导航和拾取位置,可能需要更详细的信息,从图像.在这种情况下,可以使用额外的图像捕获通道。自动导航机器人采用多摄像头设置,每个摄像头面向不同的方向.使用一组额外的图像生成传感器(如激光雷达和雷达)。计算机视觉系统在目标检测算法.

  对于每个对象,计算机视觉系统提供以下信息:定位(物体在“真实世界”中的位置和方向)、类型(检测到对象的类型)以及附加到每个对象实例的运动。

  经典目标检测方法

  经典的目标检测方法包括模板匹配算法。它们中的一些使用了结构化匹配过程:首先,识别对象部分,然后,全局匹配使用部分匹配。统计分类器,如神经网络, 阿达博斯特, 支持向量机, 海湾在存在变异的情况下,用于增强识别。

  人类是一个特殊的阶级,在机器人与之互动的对象中。人面被认为是帮助机器人识别“物体”的特殊部分。此外,机器人需要解决被识别的人体运动,尤其是机器人可能与之交互的部分,例如手。

  效率在这样的目标检测算法中,多分辨率模型其中,初始识别是以较低的分辨率进行的,而选择部分(估计目标的位置)则利用高分辨率的子图像进行识别。这种子图像的位置和尺寸可以估计从帧到帧,在视频中,基于运动估计。

  对对象的初始搜索(在图像中)可能有几种选择。这些替代方案被每几个图像帧(视频帧)调用,就像机器人面临的信息可能被改变一样频繁。在这里,效率也是一个关键因素。一般框架搜索可以进行,一个过程寻找对象存在的“提示”。当检测到这种“提示”时,采用了一种精细的详细识别方法。当然,以前图像帧中的“提示”,即物体的估计运动,可以与其他“提示”一起使用。

  机器人设备的目标检测方法

  机器人设备中使用的目标检测方法可以根据机器视觉的性能(如何识别对象)和效率(它们需要多少时间来“理解”一幅图像)来分类。

robot joining puzzle

  在第一组,我们发现升压级联分类器(或“粗到细”量词)。

  它们通过消除与某些预定义对象不匹配的图像片段来工作。他们通常使用一组过滤器来评估测试中的片段。由于这些操作是从轻到重排序的,因此这项任务的效率很高

  第二组,包括基于字典的目标检测算法

  它们通过检查图像中单个类的存在(或缺位)来工作。因此,当图像环境已知时(如人或汽车交通),预期的对象可能具有更高的优先级和较高的检测效率(更少的搜索)。在连接或部分遮挡对象的情况下,这里存在一些限制。在这种情况下,导出的位置不准确。

  第三组,基于部分对象处理

  每个物体被描述为一组可以测量的部件。部件描述符可以使用带有方向的渐变。使用这个参数和“粗到细”的方法可以加快这里的处理速度。

  第四组,这个卷积神经网络算法构成

  这一组是当今较有能力的,并显示出它能够同时处理许多类对象,并对它们进行准确的分类。因此,它比以前的小组更可靠和有效。属于这个组的算法学习对象特性,而不是用它们编程。这种面向数据的分类器的优点在于,我们需要大量的数据来实现它们的性能。

  第五组,算法包括结构化算法

  由机器视觉模块构建,每个模块专用于不同类型的检测项目:对象模块、功能模块、文本模块等等。每个模块的参数都是通过培训来设置的。这些算法可以构成抽象的对象检测机器。

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