《一种基于深度学习的机器人装甲板检测方法》

技术简介：

本发明涉及图像处理技术领域,尤其涉及一种基于深度学习的机器人装甲板检测方法,包括采集机器人装甲板图片；增加一条与网络浅层特征层相连的路径,增加一个对小目标预测尺度,并添加SPP模块,融合XNOR-Net；设置网络参数；搭建训练平台；进行装甲板检测测试；S6：利用PID控制方法控制云台瞄准目标装甲板。本发明增加对小目标检测能力强的输出预测尺度,增强对小目标的检测效果,引入空间金字塔池化SPP模块,通过不同尺寸的内核得到了全局特征和局部特征,在网络模型中融合不同尺度感受野,丰富了特征信息；融合XNOR-Net,通过对权重和输入进行二值化操作,达到既减少存储空间,又加速的目的。

研发人员：储开斌;许嘉诚;张继;冯成涛