文献类型：期刊文章

作　　者：陈国军[1] 陈巍[1] 郁汉琪[1]

CHEN Guojun;CHEN Wei;YU Hanqi(School of Industrial Center Innovation,Nanjing Institute of Technology,Nanjing Jiangsu 211167,China)

机构地区：[1]南京工程学院工业中心创新学院

出　　处：《机床与液压》

基　　金：教育部产学合作协同育人项目(20170217705);教育部产学合作协同育人项目(201702023013);南京市产学研合作资助项目(221722072);南京工程学院创新基金重大项目(CKJA201606);南京工程学院高等教育研究课题(2016YB15)

年　　份：2019

卷　　号：47

期　　号：23

起止页码：79-82

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：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。

关 键 词：深度学习  自主水下机器人(AUV)  单目视觉跟踪  

分 类 号：TP391.43]