Abstrakt. Användningen av identiska robotar i RoboCup Standard Platform League (SPL) gjorde mjukvaruutveckling till den viktigaste aspekten för att uppnå goda resultat i tävlingar. I synnerhet den visuella detektionsprocessen är avgörande för att extrahera information om miljön. I detta dokument presenterar vi en ny metod för objektdetektering och klassificering baserad på konvolutionella neurala nätverk (CNN). Metoden är utformad för att användas av NAO-robotar och är gjord av två steg: Bildområde segmentering för att minska sökområdet och Deep Learning för validering. Den föreslagna metoden kan enkelt utvidgas för att hantera olika objekt och antas i andra RoboCup ligor. Kvantitativa experiment har utförts på en datauppsättning med kommenterade bilder tagna under verkliga förhållanden från NAO-robotar i verksamhet. Den använda datamängden görs tillgänglig för gemenskapen.
Under 2016 bidrar vi genom att i REF presentera ett nytt tillvägagångssätt för objektdetektering och klassificering baserad på Convolutional Neural Networks (CNN), kombinerat med en bildregionsegmentering för att minska sökytan.
A Deep Learning Approach for Object Recognition with NAO Soccer Robots
{'venue': 'RoboCup', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}