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【24h】

A Novel Object Detection and Localization Approach via Combining Vision with Lidar Sensor

机译：利用LIDAR传感器的视觉相结合的新型对象检测和定位方法

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This paper addresses the problem of object detecting and localization with a lack of global vision object information during the movement of a robot. A novel two components vision-based scheme is proposed in this paper. One is a light-weight convolution neural network (CNN) which is used to realize the detection of an object and its training model parameters are decreased to apply to the embedded system. The other is the lidar fusion structure which provides extra information of an object to improve the relative-localization capability of the robot. Experiments are designed to verify the effectiveness of this scheme. According to the results, compared with the existing method such as Yolov4-tiny, our scheme prominently increases the FPS of object detection by 60% and the two components enhance the robustness than the conventional method.
机译：本文涉及在机器人移动期间缺乏全局视觉对象信息的对象检测和定位问题。 本文提出了一种新型两种基于视觉的方案。 一个是一种轻量级卷积神经网络（CNN），用于实现对象的检测，其训练模型参数减少到适用于嵌入式系统。 另一个是LIDAR融合结构，它提供了对象的额外信息，以改善机器人的相对定位能力。 实验旨在验证该方案的有效性。 根据结果，与现有的方法如yolov4-tiny，我们的计划突出地增加了物体检测的FPS检测到60％，并且两个组分增强了比传统方法更强的鲁棒性。

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