基于Heatmap的Nao机器人目标检测足球候选点的生成方法

摘要

本发明涉及一种基于Heatmap的Nao机器人目标检测足球候选点的生成方法，包括选取卷积神经网络为目标检测模型，模拟比赛环境，采集多组图片制作训练和测试用数据集，并生成Heatmap，处理得到Heatmap可视化结果，重构卷积神经网络加快网络计算速度，并设定合适的阈值，Heatmap中大于设定阈值的点即为球的候选点，最终将候选点送入分类器得到最终准确的识别结果。本发明增强了Nao机器人视觉系统对比赛场地光线环境的适应能力，能够在不同的光线环境下实现对球的高精度识别，利用较少的卷积层完成特征提取，保证了识别的实时性，同时通过生成足球候选点再进入分类器识别的方法，较大的提高了其对足球识别的准确率。