【摘 要】
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载煤火车厢的定位是煤炭采样机器人实现自主采样的关键技术之一，针对载煤火车厢的动态识别与定位问题，提出了一种双目立体视觉与改进YOLOv4-tiny结合的快速定位方法。该方法将双目相机左视图RGB图像作为改进YOLOv4-tiny的输入，得到载煤车厢在图像中的位置信息，再结合双目定位原理计算出其空间位置。改进后的算法主要对YOLOv4-tiny进行轻量化设计，采用了新的激活函数，并利用K-mans聚
【基金项目】
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Natural Science Foundation of Shaanxi Province （No. 2019JM-286）； Natural Science Foundation Project of Shaanxi Provincial Department of Education （No. 17JK0445）；
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载煤火车厢的定位是煤炭采样机器人实现自主采样的关键技术之一，针对载煤火车厢的动态识别与定位问题，提出了一种双目立体视觉与改进YOLOv4-tiny结合的快速定位方法。该方法将双目相机左视图RGB图像作为改进YOLOv4-tiny的输入，得到载煤车厢在图像中的位置信息，再结合双目定位原理计算出其空间位置。改进后的算法主要对YOLOv4-tiny进行轻量化设计，采用了新的激活函数，并利用K-mans聚类算法重新生成样本先验锚框。与原网络相比，模型大小减少了62.5%，准确率提高了0.92%，召回率提高了0.89%，检测速度提高了20%。载煤火车厢在10 m以内的平均定位误差为4.1%，最大误差为8.3%。改进后的模型具有鲁棒性强、识别速度快、轻量化等优点，能够实现载煤火车厢的动态识别及定位，为煤炭采样机器人的自主采样提供了保证。
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