机器人目标抓取区域实时检测方法

摘要：

针对目前机器人目标抓取区域检测方法无法兼顾检测准确率和实时性的问题,提出一种基于SE-Retina-Grasp神经网络模型的机器人目标抓取区域实时检测方法.该方法首先以一阶目标检测模型RetinaNet为基础提取抓取框位置及抓取角度;针对抓取检测任务采用SENet结构确定重要的特征通道;结合平衡特征金字塔设计思想,充分融合高低层的特征信息,以加强小抓取框的检测性能;在Cornell数据集上进行实验验证,结果表明该方法在取得更高检测准确率的同时,提高了抓取检测的效率,达到实时检测的要求.

关键词：抓取区域检测、SENet结构、平衡特征金字塔、实时检测

所属期刊栏目：56

分类号：TP242(自动化技术及设备)

资助基金：国家青年科学基金;广州市科技项目

在线出版日期：2020-10-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：224-230