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基于深度学习的无锚框目标检测算法综述
被引量：
2
1
作者
高海涛
朱超涵
+2 位作者
张天棋
郝飞
茅
新宇
《机床与液压》
北大核心
2024年第1期202-209,共8页
近年来,基于深度学习的无锚框目标检测算法备受关注。为了深入理解无锚框检测算法,对比分析了基于深度学习的无锚框检测算法的原理机制、网络结构、核心特性以及优缺点,归纳总结了无锚框检测算法的核心技术,并在同一数据集上通过性能实...
近年来,基于深度学习的无锚框目标检测算法备受关注。为了深入理解无锚框检测算法,对比分析了基于深度学习的无锚框检测算法的原理机制、网络结构、核心特性以及优缺点,归纳总结了无锚框检测算法的核心技术,并在同一数据集上通过性能实验研究上述算法的性能,总结提出基于深度学习的目标检测算法未来的研究方向。
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关键词
无锚框目标检测算法
深度学习
算法比较
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职称材料
艰险山区高速公路预制梁架设施工技术
被引量：
5
2
作者
李志鹏
赵军舰
茅
新宇
《公路交通科技（应用技术版）》
CSCD
北大核心
2020年第9期23-27,共5页
本文介绍了郑西高速尧栾段高速公路预制梁架设的实践经验,通过对艰险山区架梁遇到的技术要点进行分析和总结,解决了施工过程中遇到的难题,为类似山区预制梁架设的施工提供参考和依据。
关键词
艰险山区
高速公路
预制梁架设
工艺应用
原文传递
基于六维力传感器的机器人动力学参数辨识
被引量：
1
3
作者
江王磊
高海涛
+1 位作者
茅
新宇
陈浩栋
《机械与电子》
2023年第4期71-75,80,共6页
采用基座布置六维力传感器的方式进行机器人动力学参数辨识。以递推牛顿-欧拉方程为基础建立机器人动力学模型,给出六维力传感器输出与机器人关节间动力学关系,分离待辨识动力学参数并确定其最小惯性参数集,最终建立基于基座六维力传感...
采用基座布置六维力传感器的方式进行机器人动力学参数辨识。以递推牛顿-欧拉方程为基础建立机器人动力学模型,给出六维力传感器输出与机器人关节间动力学关系,分离待辨识动力学参数并确定其最小惯性参数集,最终建立基于基座六维力传感器的机器人辨识模型。为了进一步提高辨识精度,采用两层低通滤波算法推导出加速度替代公式和速度滤波算法,减少加速度和速度噪声的影响。最后,以六自由度协作机器人的前2个关节为对象,设计辨识实验,获得两关节的最小动力学参数集。通过结果逆向验算表明,基座布置六维力传感器方式能以较高的精度辨识出机器人动力学参数。
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关键词
机器人
基座
六维力传感器
参数辨识
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职称材料
题名
基于深度学习的无锚框目标检测算法综述
被引量：
2
1
作者
高海涛
朱超涵
张天棋
郝飞
茅
新宇
机构
南京工程学院机械工程学院
出处
《机床与液压》
北大核心
2024年第1期202-209,共8页
基金
国家自然科学基金青年科学基金项目(51705238)
江苏省研究生实践创新计划项目(SJCX_0916,SJCX23_1173)
江苏省现代农机装备与技术示范推广项目(NJ2021-58)。
文摘
近年来,基于深度学习的无锚框目标检测算法备受关注。为了深入理解无锚框检测算法,对比分析了基于深度学习的无锚框检测算法的原理机制、网络结构、核心特性以及优缺点,归纳总结了无锚框检测算法的核心技术,并在同一数据集上通过性能实验研究上述算法的性能,总结提出基于深度学习的目标检测算法未来的研究方向。
关键词
无锚框目标检测算法
深度学习
算法比较
Keywords
anchor-free object detection algorithm
deep learning
algorithm comparison
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
艰险山区高速公路预制梁架设施工技术
被引量：
5
2
作者
李志鹏
赵军舰
茅
新宇
机构
河南省尧栾西高速公路建设有限公司
中铁大桥局集团第一工程有限公司
出处
《公路交通科技（应用技术版）》
CSCD
北大核心
2020年第9期23-27,共5页
文摘
本文介绍了郑西高速尧栾段高速公路预制梁架设的实践经验,通过对艰险山区架梁遇到的技术要点进行分析和总结,解决了施工过程中遇到的难题,为类似山区预制梁架设的施工提供参考和依据。
关键词
艰险山区
高速公路
预制梁架设
工艺应用
分类号
U445.46 [建筑科学—桥梁与隧道工程]
原文传递
题名
基于六维力传感器的机器人动力学参数辨识
被引量：
1
3
作者
江王磊
高海涛
茅
新宇
陈浩栋
机构
南京工程学院机械工程学院
出处
《机械与电子》
2023年第4期71-75,80,共6页
基金
国家自然科学基金青年科学基金项目(52005248)
江苏省研究生科研与实践创新计划项目(SJCX21_0916)。
文摘
采用基座布置六维力传感器的方式进行机器人动力学参数辨识。以递推牛顿-欧拉方程为基础建立机器人动力学模型,给出六维力传感器输出与机器人关节间动力学关系,分离待辨识动力学参数并确定其最小惯性参数集,最终建立基于基座六维力传感器的机器人辨识模型。为了进一步提高辨识精度,采用两层低通滤波算法推导出加速度替代公式和速度滤波算法,减少加速度和速度噪声的影响。最后,以六自由度协作机器人的前2个关节为对象,设计辨识实验,获得两关节的最小动力学参数集。通过结果逆向验算表明,基座布置六维力传感器方式能以较高的精度辨识出机器人动力学参数。
关键词
机器人
基座
六维力传感器
参数辨识
Keywords
robot
base
six-dimensional force sensor
parameter identification
分类号
TP242 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于深度学习的无锚框目标检测算法综述
高海涛
朱超涵
张天棋
郝飞
茅
新宇
《机床与液压》
北大核心
2024
2
下载PDF
职称材料
2
艰险山区高速公路预制梁架设施工技术
李志鹏
赵军舰
茅
新宇
《公路交通科技（应用技术版）》
CSCD
北大核心
2020
5
原文传递
3
基于六维力传感器的机器人动力学参数辨识
江王磊
高海涛
茅
新宇
陈浩栋
《机械与电子》
2023
1
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
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