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MVision：机器人视觉与移动机器人的SLAM技术（ORB-SLAM2）及深度学习目标检测(yolov3)和行为检测(opencv, PCL)...

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简介：
MVision项目专注于机器人视觉领域，结合ORB-SLAM2进行环境建模，利用YOLOv3实现精确的目标识别，并通过OpenCV与PCL技术分析物体行为。 MVision机器视觉在支持无人驾驶的各个方面提供了知识和技术。 1. 感知（Perception）： 主要涉及的技术点包括场景理解、交通状况分析、路面检测、空间检测、障碍物检测、行人检测、路沿检测以及车道检测等。其中一种新颖的方法是通过胎压来评估道路质量。在无人驾驶领域，有一个广泛使用的数据集——KITTI数据集，它包含了多种类型的数据，例如双目视觉和定位导航的相关信息。 2. 物体检测（Object Detection）： 传统方法主要针对固定物体进行识别，常用的技术包括HOG（方向梯度直方图），之后再使用SVM分类器来进一步确定目标。对于移动物体的检测，则需要采用不同的策略和技术。

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  • MVision：机器人视觉与移动机器人的SLAM技术（ORB-SLAM2）及深度学习目标检测(yolov3)和行为检测(opencv, PCL)...
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    MVision项目专注于机器人视觉领域，结合ORB-SLAM2进行环境建模，利用YOLOv3实现精确的目标识别，并通过OpenCV与PCL技术分析物体行为。 MVision机器视觉在支持无人驾驶的各个方面提供了知识和技术。 1. 感知（Perception）： 主要涉及的技术点包括场景理解、交通状况分析、路面检测、空间检测、障碍物检测、行人检测、路沿检测以及车道检测等。其中一种新颖的方法是通过胎压来评估道路质量。在无人驾驶领域，有一个广泛使用的数据集——KITTI数据集，它包含了多种类型的数据，例如双目视觉和定位导航的相关信息。 2. 物体检测（Object Detection）： 传统方法主要针对固定物体进行识别，常用的技术包括HOG（方向梯度直方图），之后再使用SVM分类器来进一步确定目标。对于移动物体的检测，则需要采用不同的策略和技术。
     
  • Yolov3在深度学习中的目标检测技术
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    简介：本文探讨了基于深度学习的目标检测算法Yolov3的工作原理和技术细节，分析其在不同场景下的应用效果。 YOLO 的核心思想是将整张图作为网络的输入，并在输出层直接回归边界框的位置及其所属类别。尽管 faster-RCNN 也使用整张图片作为输入，但它整体上仍然采用了 RCNN 中的 proposal+classifier 思路，只是把提取 proposal 的步骤通过 CNN 实现了；而 YOLO 则采取了直接回归的方法。
     
  • 基于深度学习的机器人抓取检测技术
    优质
    本研究专注于开发一种基于深度学习的方法来提升机器人视觉感知能力，特别是针对物体抓取任务中的识别与定位问题，以提高机器人的操作准确性和效率。 深度学习在人工智能领域取得了显著进展，并且能够提升机器人处理不确定任务的能力。由于伺服电机的累积误差，机器人的末端执行器（EOAT）难以将物体准确抓取到预定位置。因此，利用深度学习技术来研究机器人的抓握检测具有重要意义，在这一领域的已有实践也已取得了一定的成功。 我们提出了一种创新的方法，用于基于场景中RGBD图像训练的深度学习模型来进行机器人抓握检测，具体应用于平行板型机械手爪，确定其准确的抓取位置。我们的最佳模型在保持较快处理速度的同时达到了87.49%的精度水平。这种方法为解决机器人的抓取问题提供了新的途径。
     
  • 移动机器人的视觉SLAM闭环检测及路径规划探讨1
    优质
    本文深入探讨了移动机器人在执行任务时利用视觉SLAM技术进行闭环检测与路径规划的方法，旨在提高其自主导航能力。通过分析当前算法的优势和局限性，提出了优化建议，为未来研究提供参考方向。 随着科技的快速发展，ARVR、机器人及无人驾驶汽车等领域涌现出众多高新技术产品，这些技术的发展离不开一系列复杂的技术支持。视觉SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）是其中的核心之一，它涉及到机器人的自主导航与环境理解能力。 本论文主要探讨了视觉SLAM系统中的两个关键问题：闭环检测和路径规划。闭环检测在视觉SLAM中至关重要，用于解决机器人长时间运行时定位估计的漂移问题。通过识别并校正闭环可以消除这种漂移现象，确保轨迹及地图的一致性。传统的基于特征的方法如视觉词袋模型（BoVW）虽然适用于某些场景，但在复杂环境中可能效果不佳且耗时较长。受此启发，本研究提出了一种利用卷积神经网络（CNN）直接提取图像特征的新方法。预训练的CNN模型能够提供更通用的特征表示，在实验中发现POOL5层提供的描述符能实现最佳的效果；通过计算图像间的欧氏距离构建相似性矩阵进行闭环检测。 在自主建图方面，论文提出了一种结合局部和全局快速扩展随机树（RRT）边界检测算法。这种方法可以高效地找到已知区域与未知区域的交界点，有助于机器人建立环境地图。完成地图创建后，采用有偏RRT（Bias-RRT）及动态窗口方法（DWA）相结合的方式进行路径规划，在获取全局导航路线的同时给出局部速度指令，使机器人的移动更加平稳快速。该算法通过ROS工具箱验证，并与A*和迪杰斯特拉算法进行了比较，结果显示提出的路径规划策略具有更平滑的轨迹以及更高的计算效率。 综上所述，本研究在视觉SLAM闭环检测及机器人自主导航方面取得了显著进展：引入深度学习技术提高了特征提取的速度和鲁棒性；提出了一套高效的边界检测与路径规划方法。这些研究成果不仅丰富了SLAM理论体系也为实际应用提供了强有力的技术支持。
     
  • 基于机器视觉的移动式裂纹检测机器人.rar
    优质
    本项目设计了一种基于机器视觉技术的移动式裂纹检测机器人，能够自动识别和记录材料表面细微裂纹信息，提高工业检测效率与精度。 基于机器视觉的可移动裂纹检测机器人是一款结合了最新图像处理技术和机器人嵌入式技术的产品。该设备针对隧道、桥梁、道路及大坝等行业中的裂纹分析需求，提供了一种无人智能化作业方案，旨在替代传统的人工操作方式。它解决了人工操作危险系数高、成本高昂且效率低下的问题。 驱动模块使用C语言和MDK编程实现自动避障功能；而机器视觉模块则采用Python与OpenCV技术进行图像处理，通过CCD摄像头收集的原始数据经过灰度化处理后，再利用滤波器生成最终图像。该设计支持两种控制模式：一是自动检测模式，在这种情况下机器人采集到的图像会实时显示在LCD屏幕上，并保存至机器人的SD卡中以备后续分析；二是监控检测模式，则通过树莓派USB摄像头获取的数据经由WIFI模块传输至上位机，同时将裂纹位置坐标信息也发送给上位机。此产品具备成本低、功耗小及适用范围广等优点。
     
  • 基于YOLOv5的行人检测与目标检测深度学习方法
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    本研究采用YOLOv5框架，探索其在行人及通用目标检测中的应用效果，旨在提升检测精度与速度，为智能监控等场景提供技术支持。 行人检测使用YOLO（如Yolov5或Yolov7）结合PyQt进行目标检测开发，采用深度学习技术实现。该系统功能包括但不限于统计数量、添加继电器报警及文字提示等功能，并可根据需求定制化扩展至车辆、树木、火焰、人员安全帽识别等各类物体的检测以及情绪分析和口罩佩戴监测等多种应用。 服务特点如下： 1. 定制开发：根据客户需求提供个性化解决方案，涵盖多种目标检测任务。 2. 包安装支持：确保在PyCharm或Anaconda环境中顺利部署所需依赖包。如遇到安装问题，在三天内无法解决的情况下可申请退款处理。
     
  • 计算机视觉与深度学习结合机器学习及OpenCV的目标检测跟踪一站式学习(含代码、视频和PPT)
    优质
    本课程全面讲解计算机视觉中的目标检测与跟踪技术，融合了深度学习与传统机器学习方法，并利用OpenCV进行实践操作。包含详尽的代码示例、教学视频和课件资料，帮助学员系统掌握相关知识及技能。 计算机视觉结合深度学习与机器学习技术，并利用OpenCV进行目标检测跟踪的一站式学习资源包括代码、视频及PPT文件。具体内容可以在相关博客中查看。
     
  • 双目视觉下的移动机器人SLAM系统
    优质
    本研究探讨了基于双目视觉技术的移动机器人同时定位与地图构建（SLAM）系统的开发及应用。通过利用立体视觉获取深度信息，以实现更精确的环境感知和导航能力，在复杂环境中自主完成建图和定位任务。 该文档阐述了双目视觉移动机器人SLAM系统的结构及相关的算法，并探讨了这项技术面临的技术难点。
     
  • 移动机器人的运动目标检测与跟踪系统
    优质
    本项目专注于开发一种先进的移动机器人技术，旨在实现高效且精准的目标识别及追踪。该系统利用了人工智能和传感器融合技术，增强了机器人在动态环境中的自主导航能力。 移动机器人技术是人工智能与自动化领域中的一个重要分支，其研究目标是在复杂环境中使机器人能够自主移动并执行任务。为了实现这一目标，研究人员不断改进机器人的环境感知、决策及运动能力。在人类居住的环境中，让机器人和谐共存，并提供更优质的服务至关重要。 基于Mecanum轮移动机器人平台的研究引入了金字塔光流算法（Pyramid optical flow algorithm）和CamShift算法，以预测移动物体的速度与趋势。通过分析目标的颜色特征信息，机器人能够快速准确地识别并跟踪目标，在复杂环境中提升运动规划及执行任务的能力。 光流技术用于估计图像序列中物体的运动模式，它通过对连续帧间像素变化计算得出光流场来推断出物体速度和方向。金字塔光流算法通过构建图像金字塔结构提高对快速移动对象及大场景处理能力。CamShift（Continuously Adaptive Mean Shift）算法则利用目标颜色分布模型持续更新适应其在运动中色彩的变化，实现连续跟踪。 研究采用Visual Studio 2010与OpenCV 2.4.9进行软件开发。Visual Studio是一个广泛使用的集成环境，适合各种应用包括移动机器人控制程序的编写；而OpenCV则是开源计算机视觉库，提供大量图像处理及机器学习函数。通过这些工具，移动机器人能从环境中获取二维图像信息，并提取目标特征以供算法进一步处理。 这项研究还得到了国家自然科学基金（NSFC）和北京市机器人仿生与功能重点实验室的支持。国家自然科学基金会资助基础科学研究项目；而该实验室则专注于推动机器人技术的发展及其在各领域的应用能力，致力于提升机器人的适应性和反应速度。 研究表明，通过不断优化算法及提高智能水平，未来的移动机器人将在服务人类方面发挥更大作用，特别是在需要共存的环境中执行复杂任务。这些进步不仅增强了自主性、环境适应能力和响应速度，还为未来机器人技术的应用开辟了更广阔的空间。
     
  • 基于ROS和SLAM的自主移动机器人感知与目标检测-C/C++开发
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    本项目采用C/C++语言在ROS框架下实现，通过SLAM技术构建环境地图，并进行精准的目标检测与跟踪，适用于复杂室内场景下的自主导航任务。 自主移动机器人的感知系统采用ROS框架，并结合了RS-LIDAR-16激光雷达及SLAM技术进行环境建图与定位。此外，该系统还集成了基于YOLOv5的深度神经网络（DNN）目标检测模块，实现从2D到3D的目标识别功能。整个自主移动机器人感知系统的初步构建包括了IMU Xsens MTi-G700、Robosense RS-LIDAR-16和Intel RealSense D435等关键设备的使用。 对于RealSense D435，我们利用SC-LeGO-LOAM与hdl_localization进行视频对象示例处理。ROS检测模块方面，已上传了新的ROS及SLAM版本。