针对机器人下棋时要求识别准确、和快速响应的要求,提出了一种基于卷积神经网络的象棋识别与视觉定位算法。通过对目标图像一系列预处理算法,经由Hough圆提取算法优化,就能准确的定位到棋子区域,运用已经训练好的卷积神经网络模型对目标进行识别,为了验证识别算法的优越性,将棋子进行各个方向的旋转,实验结果表明所使用的定位算法精度达到0.17 mm,识别精度保持在98%以上,识别整副棋子用时3.63 s,算法识别性能优于传统机器视觉。
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