關鍵詞：集裝箱 雙目視覺 深度學習 三維定位 

摘要：針對港口集裝箱自動裝卸問題,結合雙目視覺和深度學習技術,設計了一種基于Faster R-CNN(faster regions with convolutional neural network)模型的集裝箱三維識別定位方法。首先利用雙目攝像頭采集裝箱圖像,用于訓練Faster R-CNN模型,然后使用該模型檢測圖像中的集裝箱目標,對識別出的目標添加矩形框,并提取其中心點圖像坐標,接著通過對雙目攝像頭進行標定和匹配,獲取集裝箱矩形框中圖像坐標點的深度,實現對集裝箱的三維定位,最后將集裝箱的三維坐標轉換到輪胎吊吊具坐標系下,獲得所有集裝箱目標中心和吊具中心距離。實驗結果表明,系統運行速度可以達到30 fps,平均定位誤差在5 mm以內,系統可以有效解決集裝箱三維實時識別和定位問題,提升港口集裝箱自動化裝卸能力。

集美大學學報·自然科學版雜志要求:

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