【摘 要】
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提出了一种基于深度学习的门牌检测方法,以实现室内环境中移动机器人的全局定位。具体步骤为:基于MobileNet-SSD算法对单目相机获取的图像进行门牌区域检测;提出一种改进的旋转投影方法用于倾斜图像校正;通过kNN(k-Nearest Neighbors)算法进行门牌号识别;根据事先采集的各个门牌的正视模板图片进行SURF(Speeded Up Robust Features)特征点匹配,进而实现
【机 构】
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天津大学电气自动化与信息工程学院机器人与自主系统研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金(61573252),国家重点研发计划(2017YFC0306200)。
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提出了一种基于深度学习的门牌检测方法,以实现室内环境中移动机器人的全局定位。具体步骤为:基于MobileNet-SSD算法对单目相机获取的图像进行门牌区域检测;提出一种改进的旋转投影方法用于倾斜图像校正;通过kNN(k-Nearest Neighbors)算法进行门牌号识别;根据事先采集的各个门牌的正视模板图片进行SURF(Speeded Up Robust Features)特征点匹配,进而实现基于n点透视(PnP)问题的相机位姿求解;根据坐标变换实现移动机器人的全局定位。使用移动机器人在室内办公
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