机译:使用机器人视觉系统更快地进行R-CNN进行多类水果检测
Zhongnan Univ Econ & Law Sch Informat & Safety Engn Wuhan 430073 Peoples R China;
Aristotle Univ Thessaloniki Dept Phys GR-54124 Thessaloniki Greece;
Deep learning; Faster R-CNN; Multi-class fruit detection; Image region selection;
机译:使用更快的R-CNN在捕捉系统中的Apple多级水果植物检测
机译:多级对象检测使用更快的R-CNN和自动抖动和捕获苹果收获的摇晃位置的估算
机译:具有分类器融合的速度R-CNN,用于自动检测小果实
机译:使用更快的R-CNN架构进行智能箱式培训师系统腹腔镜仪器的多级检测
机译:机器视觉系统,用于在果墙果园中进行自动苹果收获。
机译:精确的3D凸耳姿势检测传感器用于使用结构化光学视觉系统进行自动机器人焊接
机译:开发用于移动微型机器人的生物启发视觉系统:在本文中,我们提出了一种用于移动微型机器人的新型生物启发视觉系统。该处理方法从检测快速接近物体的蝗虫视觉中获取灵感。研究表明,蝗虫使用称为小叶巨型运动探测器的宽视野神经元来应对即将发生的碰撞。我们采用蝗虫的视觉机制来控制移动机器人。所选择的图像处理方法使用低成本且快速的aRm处理器在开发的扩展模块上实现。视觉模块放置在微型机器人的顶部以控制其轨迹并避开障碍物。几次进行的实验观察到的结果表明,开发的扩展模块和灵感视觉系统可用作避障和运动控制的视觉模块。