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视觉引导AGV多分支路径识别研究

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  • 万方数据
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为了提高视觉引导AGV多分支路径识别的实时性和鲁棒性,论文提出基于PCA-LDA的特征提取算法与AD-ABOOST的分类算法.首先对采集到的图像进行预处理,再利用PCA对处理后的图像降维,并利用LDA进行初分类得到识别特征,最后利用ADABOOST分类器进行多路径的识别.实验结果表明,在满足实时性条件下,路径识别的准确率可达到99％以上.
Research on Multi-branch Path Recognition of Visual-guided AGV

茅正冲、赵隆志

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江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室 无锡 214122

视觉引导 自动导引车 Adaboost 主成分分析 线性判别分析

2022

10.3969/j.issn.1672-9722.2022.04.020

计算机与数字工程
中国船舶重工集团公司第七0九研究所

计算机与数字工程

CSTPCD
影响因子：0.355
ISSN：1672-9722
年,卷(期)：2022.50(4)
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