交互机器感知用于遮挡场景下的昆虫计数
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案例介绍
现有基于图像的昆虫计数方法依赖于单幅静态图像，当昆虫因重叠或聚集而发生遮挡时，往往会低估昆虫数量。为了解决这一问题，本文提出了一种基于主动机器人搅拌的自动昆虫计数方法，通过重新分布昆虫，使原本被遮挡的个体暴露出来，从而实现更准确的计数。主要贡献包括三个方面：改进小目标检测性能；提出一种计数置信度评估方法，为动态液体环境中的昆虫计数提供更可靠的结果；以及开发一种闭环自适应速度机器人搅拌策略。与传统的单幅图像计数方法相比，所提出的昆虫计数方法可将计数误差最高降低 33.6%。
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现有基于图像的昆虫计数方法依赖于单幅静态图像，当昆虫因重叠或聚集而发生遮挡时，往往会低估昆虫数量。为了解决这一问题，本文提出了一种基于主动机器人搅拌的自动昆虫计数方法，通过重新分布昆虫，使原本被遮挡的个体暴露出来，从而实现更准确的计数。主要贡献包括三个方面：改进小目标检测性能；提出一种计数置信度评估方法，为动态液体环境中的昆虫计数提供更可靠的结果；以及开发一种闭环自适应速度机器人搅拌策略。与传统的单幅图像计数方法相比，所提出的昆虫计数方法可将计数误差最高降低 33.6%。
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