【摘 要】
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近几年,卷积神经网络(CNN)作为一种新兴技术,因较高的容错性和预测正确率成为机器视觉领域的重要工具。机器人世界杯(RoboCup)规定,类人型机器人只能依靠机器视觉识别足球场
【机 构】
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北京信息科技大学仪器科学与光电工程学院
【基金项目】
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北京信息科技大学2018年人才培养质量提高项目资助,项目编号:5111823205
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近几年,卷积神经网络(CNN)作为一种新兴技术,因较高的容错性和预测正确率成为机器视觉领域的重要工具。机器人世界杯(RoboCup)规定,类人型机器人只能依靠机器视觉识别足球场上的物体,为了提高机器人在复杂环境中对足球和球门的识别率,本文通过TensorFlow开源软件库设计了一种基于LeNet-5 CNN模型的算法,用来识别足球和球门,并选取足球、球门的训练集图片各3000张、校验集图片各1000张,对该算法进行模型训练。实验结果表明,与传统的霍夫变换、HOG特征提取与颜色识别相结合的视觉识别算法相比,
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