Detta papper introducerar en dual-lager densitet-baserad arkitektur för flera objekt instans upptäckt i robot lagerhantering applikationer. Tillvägagångssättet består av rå skala-invariant funktionstransform (SIFT) funktionsmatchning och nyckelpunktsprojicering. Det dominerande skalan och ett referensklustervärde beräknas med hjälp av det första skiktet i densitetsberäkningen. En kaskad av filter tillämpas efter funktion mall rekonstruktion och förfinad funktion matchning för att eliminera falska matchningar. Före det andra skiktet av densitetsuppskattning slutförs det adaptiva tröskelvärdet genom att multiplicera en empirisk koefficient för referensvärdet. Koefficienten identifieras experimentellt. Adaptiv tröskelbaserad rutnätsröstning tillämpas för att hitta alla fall av kandidatobjekt. Feldetekteringen elimineras med hjälp av slutlig geometrisk verifiering i enlighet med Random Sample Consensus (RANSAC). Resultaten av det föreslagna tillvägagångssättet utvärderas med hjälp av en egenbyggd datauppsättning som samlats in i ett snabbköp. Resultaten visar att metoden ger hög robusthet och låg latens för lagerhantering.
Zhang m.fl. REF föreslog en systemarkitektur baserad på två lager för uppskattning av densitet för att upptäcka flera objektfall från en bild för hantering av robotinventering.
Dual-Layer Density Estimation for Multiple Object Instance Detection
{'venue': 'J. Sensors', 'journal': 'J. Sensors', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}