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摘要
针对竞赛系统机器人运动目标检测存在无用区域,易出现噪声以及空洞现象,存在误检率较高的问题,提出了基于深度学习的竞赛系统中机器人运动目标检测。通过机器人摄像头特点,建立运动目标图像获取模型,标定运动目标,根据标定结果深度分割图像提取运动目标所在区域、剔除无用区域、降低检测噪声。利用深度学习的卷积核反向传播特点,提取运动目标区域中的运动目标特征,建立竞赛系统四维向量,实时检测运动中的目标。实验结果表明,在同样存在背景干扰的前提下,对运动目标的误检率为0.95%,平均每帧检测时间为15.50 ms。
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