基于深度学习的单目视觉水下机器人目标跟踪方法研究

陈国军; 陈巍; 郁汉琪

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基于深度学习的单目视觉水下机器人目标跟踪方法研究

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cqvip:介绍了一种基于深度学习的单目视觉水下机器人目标跟踪新方法,采用该方法能够使自主水下机器人(AUV)在水下复杂环境中实现图像增强处理与目标识别跟踪,对于视频图像中的每个图像,使用预先经过训练的深度卷积神经网络计算图像传输图,图像传输图提供了图像深度信息的相关估计,该方法能够识别水下目标区域,并标明水下目标运动及跟踪方向。实验表明:该方法能够更精确、更稳定地获取水下环境中的定位数据。

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来源
《机床与液压》 |2019年第23期|79-82|共4页
作者
陈国军; 陈巍; 郁汉琪;
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作者单位

南京工程学院工业中心创新学院江苏南京211167;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP391.43;
关键词
深度学习; 自主水下机器人(AUV); 单目视觉跟踪;

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