基于实例分割的车间AGV精确定位研究

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摘要：  针对自动引导车（Automated Guided Vehicle， AGV）在复杂工业环境中定位误差大且准确率低的问题，本文提出了一种基于实例分割的车间AGV精确定位方法。通过SURF特征提取算法、最近邻匹配算法和随机一致性算法对双摄像头获取的图像进行实时拼接，使用动态加权融合算法消除接缝，利用RTMDet-Ins-x实例分割模型，获取AGV掩膜，结合AGV的特征进行定位，建立数学模型矫正定位误差。（剩余6908字）

试读结束

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