融合视觉信息的语义导航实体搜索算法

为解决家庭服务机器人在实体搜索缺乏语义信息的问题,研究融合视觉信息的语义导航实体搜索算法。首先,提出基于Places205-AlexNet的场景自适应识别算法,以促进机器人对场景标注的自适应性;其次,设计实体在语义地图上的位置映射方法,帮助机器人能以人的生活习惯理解人类居住环境,具备室内物体识别能力;然后,为了获取场景信息和物体语义信息,提出了面向语义导航的实体语义知识库构建方法,使机器人进行实体搜索时能更容易定位到场景;最后,在给出基于面向语义导航的实体语义知识库构建方法的基础上,提出了融合视觉信息的语义导航实体搜索算法。实验数据表明,机器人执行实体搜索的导航准确率均在0.75以上,这证明所提出的算法能够获得较准确的场景信息和实体语义信息。

融合视觉信息的船舶舾装数字化三维辅助设计

随着数字化技术在船舶设计和制造领域的深入应用,融合视觉信息的船舶舾装数字化三维辅助设计已成为推动行业进步的关键力量。通过高级的视觉信息采集与处理、精确的数字化模型构建以及高效的数据融合与优化技术,该方法能显著提高设计精度、效率和可视化水平,解决传统设计方法中存在的多项挑战。面对技术实施过程中的限制和未来发展趋势,行业内的专家和工程师正在不断探索新的解决方案和技术创新。本文旨在探讨这一领域的现状、挑战及未来发展方向。

基于RGB-D视觉信息融合的带式输送机煤流量检测方法研究

在煤矿中,精确测量带式输送机煤流量对于煤矿生产和管理至关重要。为了进一步提高通过机器视觉方式检测带式输送机煤流量的精度,提出一种基于RGB-D视觉信息融合的煤流量检测方法,使用RGB-D相机采集煤流信息后,利用RGB图像对深度图像从不同尺度进行增强,运用K-means聚类算法,结合RGB图像对预分割的煤料区域深度图像进一步分割,基于微元法建立煤堆体积计算模型计算煤流量。实验结果表明,该方法的平均检测误差为1.57%,平均耗时263.77 ms,满足实际生产要求,为带式输送机煤流量检测提出了一种新的有效途径。

模糊化多视觉信息融合的视觉跟踪策略

为了提高视觉跟踪系统在空间环境对外界变化的适应能力,提出一种模糊化多视觉信息融合的视觉跟踪策略.该策略综合了多个反映目标特征的视觉信息,通过对选择的每一项子特征集进行模糊化处理,提高了识别的智能化程度.针对运动物体分割阈值受噪声干扰的问题,提出一种结合人口统计与区域生长的区域分割方法,实现了运动区域特征的稳定聚类.相对于传统的局部特征识别方法,这种多特征融合技术适合应用于复杂的动态环境,冗余信息间的互相补充可确保特征在不确定环境中的识别.试验结果表明,该策略能够实现鲁棒的特征提取和跟踪,尤其当出现被跟踪物体部分遮挡以及外界发生光线变化时,视觉跟踪系统仍能够实现稳定、快速的识别.

基于改进的神经网络算法在装配过程中的应用

在机器人生产制造过程中,为提高其装配精度设计了新的视觉辅助方案,并采用改进的自适应BP神经网络算法对来自多个视觉传感器的视觉信息进行融合。最后通过引导对准实验得出改进的自适应信息融合算法视觉引导精度最接近示教效果。此算法比单一的视觉传感器有更加好的装配精度。