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文档简介

基于机器视觉的物体识别研究与定位机器人发展现状的文献综述1.1识别定位技术研究现状供超过80%的外界获取的信息。在机器人，视觉系统同样充当着机器人“双眼”在早期对RGB图像与灰度图像的研究中，人们采用手动特征提取的方式对 (OrientedFASTandRotatedBRIEF)算法是经典的用来支持图像匹配的算法。与深度学习直接相关的卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks是从LeNet网络开始的，虽然LeNet网络结构简单，但却具备了现代CNN网络没有改变。2000年代初开始，紧随计算机硬件发展的步伐，包含多个隐含的深度置信网络(DBN)的实验成功，各类各型的神经网络模型遍地开花，不管是AlexNet、VGGNet还是GoogleNet、ResNet,可谓各显神通，都取得了不错效。其中，AlexNet在2012年的惊艳“出场”可以说是卷积神经网络对计算机视次网络结构的AlexNet,它提高了深度学习产生时的准确度，提高了网络训练速功开发，不断增加网络深度，不断探索网络性能，作为识别质量的关键性指标Top5误差率不断变小，意味着对特征学习的能力变得越来越强，运算速度越来越快，尤其是ResNet模型通过残差网络结构很好地解决了因网络层数增多而出同时，由于物体识别定位使用场景的增加，RGB-D相机方案、双目视觉方案和单目视觉方案是目前机器视觉检测系统常见的方式，而且是深度距离测量的三种方式。其中RGB-D相机方案就是本研究所己算原理，采用两个水平或者上下排列的RGB相机同时拍摄照片，然后计算两能就是既能获取彩色图片，又能获取相对应的深度信息。相较于双目相机，RGB-D相机测量精度更高，计算资源开销少，实时性好，甚至能在较为昏暗的环境中采集到深度信息，但是RGB-D相机也有弊端，它更容易受到红外线的影响。由于RGB-D具有深度信息精度高、实时性强、方便携带等优点，人们往往1.2基于机器视觉的机器人发展现状packbot机器人是一款大量应用于战场和救灾的机器人，重要功能。甚至连五角大楼都是packbot的重要客户之一。IndoorEnvironmentsUsingIterativeRegi[10]周浩源.彩色结构光三维测量拼接与点云目

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