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基于捷径的卷积神经网络在人脸识别中的应用研究 被引量:17
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作者 王飞 张莹 +2 位作者 张东波 邵豪 成超鹏 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2018年第4期80-86,共7页
人脸识别的特征要求具有区分性和识别性,传统的卷积神经网络(CNN)无法将低层次特征与高层次特征进行融合,识别准确率难以进一步提高。提出了一种基于附加惩罚函数和捷径连接的卷积神经网络模型,算法通过将第一层的卷积特征与原有网络模... 人脸识别的特征要求具有区分性和识别性,传统的卷积神经网络(CNN)无法将低层次特征与高层次特征进行融合,识别准确率难以进一步提高。提出了一种基于附加惩罚函数和捷径连接的卷积神经网络模型,算法通过将第一层的卷积特征与原有网络模型最后一层的全连接层直接连接,增加了深层次特征的识别能力,减少了浅层主要特征的损失;为了提高已学习到的深度特征的识别能力,算法在原有的softmax损失函数项添加一个惩罚项,使已学习到的同类特征到该类特征中心之间的距离最小化。在CASIA-web、Facescrub数据集上的实验结果表明,改进算法分类准确率优于深度卷积神经网络(DCNN)、GRCC等算法。 展开更多
关键词 卷积神经网络 捷径连接 惩罚函数 人脸识别
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基于改进型抓取质量判断网络的机器人抓取研究 被引量:2
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作者 成超鹏 张莹 +2 位作者 牟清萍 张东波 薛亮 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2019年第5期80-87,共8页
针对ABB公司的Yu Mi双臂机器人在非结构化环境下的自主抓取问题,研究基于Kinect-2.0深度相机的可靠抓取算法。首先建立摄像机坐标系与机器人坐标系的布尔沙坐标转换模型,利用迭代最近点算法求解;然后将采集到的深度信息依照梯度大小变... 针对ABB公司的Yu Mi双臂机器人在非结构化环境下的自主抓取问题,研究基于Kinect-2.0深度相机的可靠抓取算法。首先建立摄像机坐标系与机器人坐标系的布尔沙坐标转换模型,利用迭代最近点算法求解;然后将采集到的深度信息依照梯度大小变化阈值筛选像素点,并根据拒绝采样将像素点生成抓取候选点,通过改进型抓取质量判断网络(GQ-CNN)得到抓取质量度最高的抓取点姿态;最后将抓取点坐标转换到机器人坐标系实现物体抓取。实验结果表明,该方法能可靠的检测出物体最佳抓取点,实现对不同物体进行抓取。 展开更多
关键词 双臂机器人 布尔沙坐标转换模型 抓取质量判断网络
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基于视觉的料仓料位及体积连续动态检测 被引量:2
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作者 范卿 付玲 +1 位作者 成超鹏 吴斌兴 《建设机械技术与管理》 2022年第2期27-31,共5页
混凝土搅拌站生产过程具有连续性,骨料通过皮带轮持续输送到料仓。当料仓骨料不足或溢料时,需及时进行补料或溢料控制。传统的接触式料位传感器易磨损、误差大,带来了安全隐患。为此,本文提出一种基于双目视觉的非接触式连续料位检测方... 混凝土搅拌站生产过程具有连续性,骨料通过皮带轮持续输送到料仓。当料仓骨料不足或溢料时,需及时进行补料或溢料控制。传统的接触式料位传感器易磨损、误差大,带来了安全隐患。为此,本文提出一种基于双目视觉的非接触式连续料位检测方法。针对物料表面曲面连续、相邻点之间高度不会突变的特征,采用基于料堆点云深度值的分布统计法实现点云异常点的辨识和修正。同时,针对料仓壁与料堆接触区域颜色、点云高度相近,导致二者难以准确分割的问题,提出一种基于区域颜色相似度和点云深度相似度动态加权法的物料分割法,实现了料堆的准确提取。最后,结合时间窗口进行曲面高度滑动平均及曲面积分,实时获取料堆的体积、物料消耗率,实现物料的自动补料及防止溢料。 展开更多
关键词 骨料料堆 双目视觉 点云去噪 料堆提取 相似度 物料分割
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基于物联网的仓储监管系统研制
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作者 成超鹏 李明 詹伶俐 《中国科技期刊数据库 工业A》 2015年第5期272-272,233,共2页
该文章主要介绍了一种基于物联网的仓储系统的研制,采用新型技术zigbee短距离无线传输技术作为物联网的无线网络节点,将仑储系统整个流程组合成一个系统。系统通过使用RFID技术对物品的标签进行识别,并自动分配存储地址,并且通过传输带... 该文章主要介绍了一种基于物联网的仓储系统的研制,采用新型技术zigbee短距离无线传输技术作为物联网的无线网络节点,将仑储系统整个流程组合成一个系统。系统通过使用RFID技术对物品的标签进行识别,并自动分配存储地址,并且通过传输带运输到相应的物理地址。系统采用多个节点将短距离控制拓展到远距离控制。主控制器采用了ARM9处理器对系统流程控制,且内置GSM通信模块SIM200C,使得用户能够实时了解仓储系统的工作运行状态和存储环境。该系统还具备有通过手机APP软件控制整个仓储系统的工作流程和实时了解控制仓储系统环境状态。 展开更多
关键词 物流仑储 APP 仑储系统环境状态
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