公开(公告)号：CN108876849B

公开(公告)日：2021-11-23

申请号：CN201810533423.8

申请日：2018-05-29

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 张智 ,  聂文昌 ,  任祥华

IPC: G06T7/70 ,  G06T7/80 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明涉及一种基于辅助标识的深度学习目标识别及定位方法,包括:步骤1、设计图案的优选策略，优选出可分类性强的图案；步骤2、确定大型物体的位置姿态；步骤3、利用优选图案识别小目标；步骤4、通过组合图案类别，拓展可识别类别数量。本发明考虑到深度学习方法用于目标检测时无法准确得到目标位置，将深度学习和双目视觉相结合，利用深度学习优秀的识别能力和鲁棒性，以及双目视觉定位准确的特点，最终实现优于传统方法的目标准确识别与定位。此外在环境中引入图案不同于传统人工标识方法，不会影响环境的美观性。

公开(公告)号：CN108876849A

公开(公告)日：2018-11-23

申请号：CN201810533423.8

申请日：2018-05-29

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 张智 ,  聂文昌 ,  任祥华

IPC: G06T7/70 ,  G06T7/80 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明涉及一种基于辅助标识的深度学习目标识别及定位方法,包括:步骤1、设计图案的优选策略，优选出可分类性强的图案；步骤2、确定大型物体的位置姿态；步骤3、利用优选图案识别小目标；步骤4、通过组合图案类别，拓展可识别类别数量。本发明考虑到深度学习方法用于目标检测时无法准确得到目标位置，将深度学习和双目视觉相结合，利用深度学习优秀的识别能力和鲁棒性，以及双目视觉定位准确的特点，最终实现优于传统方法的目标准确识别与定位。此外在环境中引入图案不同于传统人工标识方法，不会影响环境的美观性。