摘要
本发明提供了一种适用于非结构环境的AI异构立体视觉目标检测方法和系统,涉及机器视觉领域,包括:获取目标图像;将场域相机图像和臂载相机图像统一至同一尺寸同一分辨率;根据张正友标定法进行异构立体视觉单相机标定和视觉联合标定,构建初始异构相机模型;进行异构立体视觉联合标定,获取异构立体视觉模型;根据异构立体视觉模型对上述臂载相机进行路径规划,以便臂载相机能够采集到目标物的精确图像;在YOLOv5模型的主干网络中增加小目标检测层,并用CIoU损失函数替换GIoU损失函数,形成改进的YOLOv5模型;基于改进的YOLOv5模型对目标图像进行检测,获取目标物的特征点和位置信息。解决了在物流仓储这种较大视场领域无法精确感知定位目标物的问题。
技术关键词
异构立体视觉
相机光轴
双目系统
相机模型
网络
坐标系
相机标定
机器人机械臂
多尺度特征融合
训练图像数据
标定法
存储程序指令
手眼标定
训练集
矩阵
分辨率
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图像分割方法
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