典型文献
基于孪生网络的协作机器人目标追踪
文献摘要：
利用自身高速高精度的特点,协作机器人通过模仿人的创造性复杂动作来提高生产效率.当前协作机器人对人动作的模仿主要来自部署人员的长期调试,缺少通用的解决方案,无法快速部署.基于此,提出了一种无锚的基于RepVGG网络的孪生网络协作机器人目标跟踪算法.该算法由孪生网络模块、分类回归模块和机器人执行模块组成.孪生网络模块使用改进的RepVGG网络代替主流的ResNet作为骨干网络用于图片特征的提取,在不损失精度的前提下提高整个网络的运行速度,降低算法对硬件的要求,对专用深度学习芯片更加友好;分类回归模块通过引入中心度分支来提高跟踪框的中心点预测精度;机器人执行模块采用尺度惩罚和宽高比惩罚以平滑跟踪框,保证协作机器人的动作流畅.实验结果表明,平均速率相比替代ResNet骨干网络前提高了14 FPS,实现了实时跟踪的效果.
文献关键词：
目标跟踪;孪生网络;RepVGG网络;深度学习;协作机器人
中图分类号：
作者姓名：
韩江雪;郭小明;汤永恒;王丽鑫;潘斌
作者机构：
辽宁石油化工大学 计算机与通信工程学院,辽宁 抚顺113001;辽宁石油化工大学 理学院,辽宁 抚顺 113001
文献出处：
引用格式：
[1]韩江雪;郭小明;汤永恒;王丽鑫;潘斌-.基于孪生网络的协作机器人目标追踪)[J].辽宁石油化工大学学报,2022(06):90-96
A类：
B类：
孪生网络,协作机器人,目标追踪,利用自身,高速高精度,人通,快速部署,RepVGG,网络协作,目标跟踪算法,ResNet,骨干网络,图片特征,特征的提取,失精,运行速度,中心度,中心点,点预测,宽高比,平滑跟踪,流畅,FPS,实时跟踪
AB值：
0.343548
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
