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目的 解决传统机器视觉机器人抓取系统对多目标及复杂目标背景分割不精确导致的目标定位精度差而影响机器人抓取效率的问题,提出一种新的深度学习抓取识别定位系统。方法 搭建由Delta机械臂、PC上位机、双目相机等组成的硬件系统,对工业部署常用的YOLO系列算法进行对比研究。将YOLO与U-NET相结合,用于目标的检测和分割。在精确分割出属于目标和背景目标的像素区域的同时,计算边缘和中心位置信息,运用立体视觉技术得到三维位置,并转换为世界坐标系,由PC机引导机械臂去完成抓取任务。结果 深度学习目标检测和图像分割相结合的系统在较复杂背景、多目标的场景下比未添加图像分割的算法拥有更好的目标定位精确度。结论 YOLOv5和U-NET相结合的目标定位抓取方法具有较高的鲁棒性,达到了并联机械臂的抓取要求。该方法能够运用于其他多自由度机械臂上,具有良好的应用价值。 相似文献
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本文通过分析重构的动机和步骤,提出了一种基于UML的重构方法.在识别Code-Smell和进行重构的过程中,使其步骤得以简化.该方法克服了传统重构方法的繁琐且容易出错的缺点,并使得设计人员更易于发现设计问题. 相似文献
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<正>2009年,《阿凡达》一举创下了高不可攀的票房神话,将3D电影推向了一个新的发展纪元,中国的3D电影自此成井喷式发展,每年年产量基本维持在10部左右,2018年突破20部。在全球电影票房下滑的背景下,2017年至2019年,我国3D电影票房增速约为10%。目前,中国电影市场稳居世界第二,仅次于美国。 相似文献
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为有效衡量地区电网建设管理水平,差异化地对地区可靠性水平进行量化评价,提出了一种基于GRA-Kmeans++算法的配电网供电可靠性水平评价方法。首先,综合考虑外部因素与电网因素,构建地区配电网可靠性影响因素集。结合地区供电范围,基于灰色关联算法(grey relation analysis,GRA)分析可靠性影响因素与供电可靠性的关联度。然后,提出基于外部因素的地区加权聚类模型,选取外部因素的信息熵和关联度作为指标综合权重,结合带权重的K-means++算法对同等外部条件地区进行聚类,提出可靠性偏移度作为地区可靠性水平评价指标。随后结合电网因素的关联度评价指标,辨识影响地区可靠性偏低的关键因素,确定提升电网可靠性的建设管理方向。采用实际配电网数据进行算法验证,结果表明所提方法能够有效实现配电网可靠性水平评价,并为决策可靠性提升手段提供一定的理论依据。 相似文献
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近年来,随着大数据的发展,GPU应用的数据集规模急剧增加,这对GPU的处理能力提出了挑战.由于摩尔定律即将达到极限,提升单一GPU的性能变得越发困难,而多GPU系统通过提升GPU处理器级的并行性,成为应对该挑战的一种解决方案.GPU制造商对内存虚拟化的支持进一步简化了多GPU系统的编程,提升了资源利用率.内存虚拟化需要... 相似文献