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基于深度学习的机器人目标识别实验教学设计与改革
Teaching design and reform of robot target recognition experiment based on deep learning
文献类型:期刊文章
ZHAO Di;DU Yuhong;DING Zhenyu;XIE Guangming(National Experiment Teaching Demonstration Center for Engineering Training,Tiangong Universitiy,Engineering Teaching Practice Training Center,Tianjin 300387;Intelligent Biomimetic Design Lab,State Key Laboratory of Turbulence and Complex Systems,College of Engineering,Peking University,Beijing 100871;Center for Teaching Quality Monitoring and Evaluation,Tiangong University,Tianjin 300387;School of Electronic and Information Engineering,Tiangong University,Tianjin 300387)
机构地区:[1]天津工业大学工程教学实习训练中心工程训练国家级实验教学示范中心,天津300387 [2]北京大学工学院湍流与复杂系统国家重点实验室智能仿生设计实验室,北京100871 [3]天津工业大学教学质量监控与评估中心,天津300387 [4]天津工业大学电子与信息工程学院,天津300387
基 金:教育部产学合作协同育人项目(201902224048);天津市科技计划项目(20YDTPJC00740)。
年 份:2022
卷 号:39
期 号:9
起止页码:191-196
语 种:中文
收录情况:BDHX、BDHX2020、CAS、IC、JST、RCCSE、核心刊
摘 要:设计了一个自追踪摄像头云台控制机器人实验。文章从人体的检测定位及云台控制方面阐述了系统的设计思路,利用机器视觉技术得到了人体目标在视角中的坐标,又对舵机进行了目标控制。追踪目标的过程最终以Mobile Net-SSD网络模型为基础,通过深度可分离的整合设计,改善了现有整合网络的复杂参数问题,从而优化了网络结构。后期将引导学生从改进本实验模型结构和图像预处理等方面提高最终算法的检测速度、检测准确率、识别准确率等。该实验设计涉及学科较为综合,功能扩展性好,实用性强,是机器人教学、机器学习实践与嵌入式系统相融合的创新实验项目。
关 键 词:实验教学改革 机器视觉 目标识别与追踪
分 类 号:TP183]
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