【摘 要】
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针对单目视觉导航中位姿信息不完整和果树定位精度低的问题,提出基于实例分割神经网络的偏航角、横向偏移、果树位置计算方法。首先,基于Mask R-CNN模型识别并分割道路与树干;其次,寻找道路掩码凸包并进行霍夫变换,由凸包中的边界方程计算消失点坐标;最后,根据建立的位姿道路成像几何模型,计算偏航角、横向偏移与果树相对位置。实验结果表明:改进Mask R-CNN模型的边框回归平均精确度为0.564,分割
【基金项目】
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北京市自然科学基金项目(4202022),北方工业大学毓优青年人才培养计划项目。
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针对单目视觉导航中位姿信息不完整和果树定位精度低的问题,提出基于实例分割神经网络的偏航角、横向偏移、果树位置计算方法。首先,基于Mask R-CNN模型识别并分割道路与树干;其次,寻找道路掩码凸包并进行霍夫变换,由凸包中的边界方程计算消失点坐标;最后,根据建立的位姿道路成像几何模型,计算偏航角、横向偏移与果树相对位置。实验结果表明:改进Mask R-CNN模型的边框回归平均精确度为0.564,分割平均精确度为0.559,平均推理时间为110 ms。基于本文方法的偏航角估计误差为2.91%、横向偏移误
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