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法律状态：全部已授权审中

项目申报：全部报过没有报过

发明已授权

本发明涉及一种基于CNN与PSO的双目机器人障碍特征检测方法。本发明利用机器人的多源图像数据(双目普通相机和深度相机)，首先对多源数据分别进行标定处理及尺寸调整等预处理；然后使用CNN分别对双目相机与深度相机采集数据源进行识别，得到障碍物尺寸、距离等特征。由于识别会出现误差，因此对两组数据的识别结构进行加权处理，使用PSO算法寻优，计算出两组数据的最优权值，提高障碍取特征检测的准确度。通过准确检测出障碍物的特征，便于机器人及时做出准确的反应。

📄 2020106469066 📂 G06V10_70 👤 金陵科技学院 📅 2020-07-07

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发明已授权

一种基于CNN与PSO的双目机器人障碍特征检测方法

2020106469066 · 金陵科技学院

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