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一种基于QueryDet-YOLO的小目标实时检测定位系统 被引量:1
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作者 王红星 刘青 +5 位作者 吴欢娣 梁伟 邱舒鑫 吕凌波 刘超 张夕军 《南昌工程学院学报》 CAS 2023年第6期71-75,共5页
提高小目标检测最直接的方法是采用更高分辨率图像,其缺点是计算成本随着图像像素的增加而急剧增加,并产生冗余计算。本文基于QueryDet-YOLO模型,采用Kinect传感器设计了一种小目标实时检测定位系统。在ROS(Robot Operating System)系统... 提高小目标检测最直接的方法是采用更高分辨率图像,其缺点是计算成本随着图像像素的增加而急剧增加,并产生冗余计算。本文基于QueryDet-YOLO模型,采用Kinect传感器设计了一种小目标实时检测定位系统。在ROS(Robot Operating System)系统下,Kinect传感器利用OpenCV,通过查询机制和映射关系预测小目标物体在低分辨率特征上的位置,然后利用预测位置在HD(High Definition)下进行稀疏卷积,精确计算出小目标检测结果,并配合实时点云数据输出小目标三维坐标信息,实现小目标实时精确定位。实验结果表明,与直接在高分辨率下检测相比,本文设计的小目标实时检测定位系统减少了计算量、加快了检测速度和提高了小目标实时检测效率。 展开更多
关键词 小目标检测 YOLO QueryDet-YOLO KINECT 点云定位
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