檢索結果：共9筆資料 檢索策略： "Point cloud".ekeyword (精準) and ckeyword.raw="深度學習"
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本論文提出了一種使用光學雷達點雲資訊的定位網路模型，用基於學習的方式實現高精度定位，與現有的基於學習的方法相比具有更好的强健性與更少的硬體占用率。模型以端到端的方式實現，從點雲幀的關鍵點提取，到匹配…
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科技蓬勃發展下，自動化工廠的出現，圖像與感測器信號是常見的辨識來源，當前機器視覺仍以二維圖像做辨識與處理為主，但相似形貌的物件容易產生誤判，為了解決此問題，常見的方法是通過學習大量數據以改進辨識能力…
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物件六維姿態估測在機器人抓取的應用中已成為一項重要的任務，現行的方法主要為透過視覺獲取物件圖像，並根據物件的特徵進行影像處理與數學計算來找出其位置與方向性。隨著人工智慧的發展，已有許多研究著手進行以…
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本研究探討3D深度學習應用於零件辨識的可能性，並結合機械手臂，開發一套「隨機取放零件分類系統」，進行零件拾取與放置，達到自動化零件分類之目的。在零件拾取方面，本研究使用3D結構光掃描器擷取零件群之點…
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在自動化生產線中，使用機械手臂進行零件分類為主要工作之一，在機械手臂拾取零件前，可透過3D深度學習快速辨識零件種類及數量。然而，當零件堆疊擺放於工作平台上時，難以將零件分割並分別進行辨識，且收集堆疊…
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近年來因高科技產業迅速發展，現如今的自動化產業常要面臨多樣少量的客製化需求，其原因為從前的多量生產的銷售模式是將產品生產好之後存至庫存再將商品販售，但科技的迅速發展常使庫存品未銷售完就有新的產品推出…
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近年來，二維彩色影像的深度學習在物件偵測已取得令人滿意的成果，且大量標註的彩色影像公開資料集包含了生活中的許多物品。然而，在一些特定情況下，例如：前景與背景顏色相近，物件偵測以及影像分割的效果則不佳…
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近來，隨著人工智慧科技飛速進展，其深厚的技術應用已經滲透至各式載運工具之中，以便更精準地確保行車安全並提升駕駛體驗等諸多面向。為確保自駕車及其他智能交通系統能在複雜多變的交通環境中穩定運作，呈現出更…
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近年來，以深度學習進行目標檢測模型的開發已成為一項成熟且熱門的技術，大量帶有標註的公開影像資料集涵蓋了日常生活中的許多物品。然而，當我們欲辨識的目標無法在公開資料集中取得時，手動拍攝並標註影像中的目…