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国内刊号：11-2223/N
国际刊号：1000-0054
发布日期:
作者：彭秋辰, 宋亦旭
单位：清华大学 计算机科学与技术系, 智能技术与系统国家重点实验室, 北京 100084
关键词：机器人导航,Mask R-CNN,特征匹配,物体识别,双目视觉
为了让机器人能识别物体类别、探测物体形状、判断物体距离，提出一种基于Mask R-CNN模型的双目视觉的物体识别和定位方法。该方法利用Mask R-CNN处理双目图像，对每张图像进行物体识别和形状分割，然后利用神经网络特征对双目图像中的相同目标进行匹配。以物体形状为依据，使用最近点搜索算法估计视差并计算距离。实验结果表明，该方法能够以准实时的速度进行物体的识别和定位，与传统的依赖计算全局视差图的方法相比，在速度和精度上都有提高。
来源：2019年第2期
《清华大学学报(自然科学版)》期刊编辑部
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