關(guān)鍵詞:集裝箱 雙目視覺 深度學(xué)習(xí) 三維定位
摘要:針對港口集裝箱自動裝卸問題,結(jié)合雙目視覺和深度學(xué)習(xí)技術(shù),設(shè)計了一種基于Faster R-CNN(faster regions with convolutional neural network)模型的集裝箱三維識別定位方法。首先利用雙目攝像頭采集裝箱圖像,用于訓(xùn)練Faster R-CNN模型,然后使用該模型檢測圖像中的集裝箱目標(biāo),對識別出的目標(biāo)添加矩形框,并提取其中心點圖像坐標(biāo),接著通過對雙目攝像頭進(jìn)行標(biāo)定和匹配,獲取集裝箱矩形框中圖像坐標(biāo)點的深度,實現(xiàn)對集裝箱的三維定位,最后將集裝箱的三維坐標(biāo)轉(zhuǎn)換到輪胎吊吊具坐標(biāo)系下,獲得所有集裝箱目標(biāo)中心和吊具中心距離。實驗結(jié)果表明,系統(tǒng)運行速度可以達(dá)到30 fps,平均定位誤差在5 mm以內(nèi),系統(tǒng)可以有效解決集裝箱三維實時識別和定位問題,提升港口集裝箱自動化裝卸能力。
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