基于深度学习的菠萝实时三维坐标定位项目

2019年3 - 4月开展制作菠萝自动采摘机器项目,应用图像处理技术识别检测菠萝并定位坐标,反馈给机械执行采摘。项目负责人用yolov3模型实现二维识别,用景深相机获取距离信息,对接后实现三维坐标定位,完成了菠萝实时定位,最远检测距离达10m左右。
部署运行你感兴趣的模型镜像

时间:2019-03 ~ 2019-04

 

项目简介:

制作菠萝自动采摘机器。应用图像处理技术自动识别检测菠萝,通过检测外形识别菠萝,并识别出菠萝坐标,反馈给采摘机械,机械执行相应的采摘。

 

项目职责:

负责实现对菠萝的三维坐标定位,先采用目标检测模型yolov3实现对菠萝的二维识别,得到菠萝在图像中的二维坐标。距离信息采用Intel的Realsense景深相机获取。对接以上两个模块,实现三维坐标定位。给机械装置提供物体坐标信息。

 

成果:

完成对菠萝的实时定位,可检测的最远距离达到10m左右。

 

demo图如下:

 

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

Yolo-v5

Yolo-v5

Yolo

YOLO(You Only Look Once)是一种流行的物体检测和图像分割模型,由华盛顿大学的Joseph Redmon 和Ali Farhadi 开发。 YOLO 于2015 年推出,因其高速和高精度而广受欢迎

评论 10
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值