人工智能和机器视觉技术在机器人目标识别中的应用.docx

人工智能和机器视觉技术在机器人目标识别中的应用

目录

内容概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.1.1智能自动化发展趋势．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

1.1.2机器人智能化需求增长．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

1.2.1机器感知领域进展概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

1.2.2目标识别技术发展脉络．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

1.3主要研究内容与目标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

1.3.1核心技术探讨方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

1.3.2预期成果与应用价值．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

1.4论文结构安排．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

相关理论与技术基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

2.1人工智能核心概念．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

2.1.1学习与认知模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

2.1.2深度学习原理简介．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

2.2机器视觉基本原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

2.2.1图像获取与处理流程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

2.2.2视觉信息特征提取．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

2.3机器人感知与交互概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

2.3.1机器人感知系统构成．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

2.3.2感知信息在机器人任务中的作用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

机器视觉技术在目标识别中的关键方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

3.1图像预处理技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

3.1.1噪声抑制与增强．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

3.1.2图像配准与校正．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40

3.2特征提取与描述方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41

3.2.1传统手工特征分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．47

3.2.2基于深度学习的特征学习．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．47

3.3目标检测算法详解．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．49

3.3.1基于区域提议的方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．50

3.3.2单阶段检测器技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．52

3.4目标识别与分类技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．54

3.4.1基于模板匹配的识别．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．55

3.4.2基于度量学习的识别．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．56

人工智能赋能机器人目标识别．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．58

4.1深度学习在目标识别中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．58

4.1.1卷积神经网络架构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．60

4.1.2训练策略与数据集构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．63

4.2强化学习