Распознавание объектов является фундаментальным исследованием в области компьютерного зрения, и его задача состоит в том, чтобы определить, какой объект находится на изображении, и сообщить о положении и ориентации этого объекта в сцене, представленной изображением. В соответствии с конкретной рабочей средой платформы разработан набор эффективных и выполнимых решений для реализации функции автономного распознавания объектов. Благодаря глубокому обучению камера используется для идентификации изученного целевого объекта. Ввиду прогресса исследований в стране и за рубежом целенаправленно анализирует отличные результаты исследований и эффективные решения технологии распознавания объектов на основе визуальных датчиков и технологии планирования движения компьютерных объектов в особых условиях, а также анализирует преимущества этих методов.

Object recognition is fundamental research in the field of computer vision, and its task is to identify what object is in an image and report the position and orientation of this object in the scene represented by the image. According to the specific working environment of the platform, a set of effective and feasible solutions to realize the function of autonomous object recognition is designed. Through deep learning, the camera is used to identify the learned target object. In view of the research progress at home and abroad, purposefully analyzes the excellent research results and efficient solutions of object recognition technology based on visual sensors and computer object motion planning technology in special environments and analyzes the advantages of these methods.