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申请/专利权人：南京工业大学
摘要：本发明涉及基于AI和CV相结合的室内物体定位方法，采用YOLOv3算法对室内物体进行准确定位，通过双目视觉方法对物体的深度进行计算。传统室内物体定位方法存在定位不准确、处理效率低等缺陷，而本发明通过双目立体视觉和YOLOv3算法相结合，提供了一种高效准确的室内物体检测、定位解决方案。本发明的主要发明内容是在AI和CV相结合的基础上，应用YOLOv3算法对室内物体进行定位。具体实施方式包括以下步骤：首先，对双目图像进行预处理，包括图像增强和几何校正，为后续处理童工高质量的图像；然后，利用YOLOv3算法进行室内物体的实时检测和定位，采用特定的损失函数和优化算法，如二元交叉熵损失函数和Adam优化算法，提高检测和定位的准确性和鲁棒性；最后，利用立体视觉原理计算定位物体的坐标，并可视化输出定位结果。
主权项：1.一种基于AI和CV相结合的室内物体定位方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤a，收集训练数据，标注物体类别和位置。使用收集的训练数据，对YOLOv3深度学习网络进行训练。在训练过程中，采用适当的损失函数和优化算法，以最小化目标检测的误差为目标；步骤b，使用张正友标定法对双目相机进行标定，以获取相机的内参和外参信息；步骤c，根据步骤b中的相机内外参信息，对输入的双目图像进行预处理，包括图像去噪、增强和几何校正等步骤；步骤d，将步骤c中预处理后的双目图像输入经过步骤a训练的YOLOv3网络，进行物体检测和定位。该网络将输出物体的位置坐标、类别和置信度等信息；步骤e，基于双目视觉系统的立体视觉标定结果，对检测到的物体进行三维重建和定位。通过计算双目图像之间的视差，确定物体的深度。结合双目相机的几何参数，计算物体在三维空间中的坐标。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京工业大学 一种基于AI和CV相结合的室内物体定位方法
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