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基于Mask RCNN的目标识别与空间定位

欧攀; 路奎; 张正; 刘泽阳 北京航空航天大学仪器科学与光电工程学院; 北京100191
空间定位   目标识别   深度传感器   深度学习   机械臂  

摘要:在机械臂的自主抓取系统研究中,为了自动获取目标物体的空间位置,采用Kinect深度传感器采集RGB图像,利用改进的深度学习算法Mask RCNN对RGB图像上的目标进行识别与分割,并通过Kinect深度传感器模型,将二维图像坐标转换成三维空间坐标,对目标物体进行三维建模,达到空间定位的目的;通过大量数据训练的Mask RCNN算法,可以同时识别多种特征差异很大的目标物体,具有广泛的应用空间;经过实验表明,获得的目标物体的三维空间坐标较为准确,且受环境影响较小,对机械臂抓取系统的研究具有较为重要的意义。

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