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工厂机械臂人员闯入自动预警

工厂机械臂人员闯入自动预警算法通过yolov8系列网络模型深度学习算法,工厂机械臂人员闯入自动预警算法实时监测工作区域内的人员位置和机械臂设备的运行状态,实现对人员闯入的识别和预警。一旦系统检测到人员闯入作业区域,立即发出警报并同步停止机械臂设备的工作,以避免发生意外。YOLOv8 与YOLOv5出自同一个团队,是一款前沿、最先进(SOTA)的模型,基于先前 YOLOv5版本的成功,工厂机械臂人员闯入自动预警算法引入了新功能和改进,进一步提升性能和灵活性。YOLOv8 设计快速、准确且易于使用,使其成为各种物体检测与跟踪、实例分割、图像分类和姿态估计任务的绝佳选择。

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央视点赞,浙江理工大学采茶机器人火出圈,助力茶产业高质高效发展

大数据文摘转载自机器人大讲堂 恰逢金秋十月丰收之际,中央广播电视总台农业农村频道隆重推出了一档五集大型纪录片——《挑起我们的金扁担》。这是国内首部以农业机械现代化为主题的大型科技纪录片,全景展现了党的十八大以来,中国农业机械化发展的巨大成就。第五集《自主之路》中,全面展示了浙江理工大学农业机器人团队研发的第三代名优茶采茶机器人。 能识别茶叶嫩芽的机器人 团队负责人武传宇教授介绍,采茶机器人里有一套叫做深度卷积神经网络的识别模型,通过对大量茶树芽叶图像数据的学习,可以自动识别茶树芽叶。 用通俗的话来讲

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Google搞出的AlphaGo,打开了机器学习的神秘之门

两个机械臂,尝试打开两扇关闭的门。两个机器臂向前伸出,然后全都错过门把手。重来,再试一次,结果撞到把手上,门框铛铛作响。于是再试一次。再一次。几个小时的试验和犯错之后,两个机械臂都能干净利索的把门打开,次次如此。 这两个机械臂都待在Google内部的某处,虽然机械装置很早就能敏捷的拉开门,但这次有所不同:这两个机械臂自己学会了打开门。依靠一种称为“强化学习”的技术,它们训练自己执行一个特定的任务,一遍又一遍的训练,学会怎么做是可行的,怎么是不可行的。 去年相同的技术驱动着AlphaGo学会了古老的围棋,而且

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机器人视觉听觉融合的感知操作系统

摘要:智能机器人面对复杂环境的操作能力一直是机器人应用领域研究的前沿问题,指称表达是人类对指定对象定位通用的表述方式,因此这种方式常被利用到机器人的交互当中,但是单一视觉模态并不足以满足现实世界中的所有任务。因此本文构建了一种基于视觉和听觉融合的机器人感知操作系统,该系统利用深度学习算法的模型实现了机器人的视觉感知和听觉感知,捕获自然语言操作指令和场景信息用于机器人的视觉定位,并为此收集了12类的声音信号数据用于音频识别。实验结果表明:该系统集成在UR机器人上有良好的视觉定位和音频预测能力,并最终实现了基于指令的视听操作任务,且验证了视听数据优于单一模态数据的表达能力。

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