論文の概要: A Secure and Efficient Multi-Object Grasping Detection Approach for Robotic Arms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.03511v2
• Date: Sat, 13 May 2023 18:13:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-17 00:52:44.786661
• Title: A Secure and Efficient Multi-Object Grasping Detection Approach for Robotic Arms
• Title（参考訳）: ロボットアームの安全かつ効率的なマルチオブジェクト把持検出手法
• Authors: Hui Wang, Jieren Cheng, Yichen Xu, Sirui Ni, Zaijia Yang and Jiangpeng Li
• Abstract要約: 深層学習とエッジクラウド協調に基づくロボットアームの把握手法を提案する。 本手法は,ロボットアームの任意の把握計画を実現し,把握効率と情報セキュリティを考慮した。 このモデルは、OCIDデータセット上で92%の精度を実現し、画像圧縮比が0.03%に達し、構造差値が0.91以上である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.6737680785044855
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Robotic arms are widely used in automatic industries. However, with wide applications of deep learning in robotic arms, there are new challenges such as the allocation of grasping computing power and the growing demand for security. In this work, we propose a robotic arm grasping approach based on deep learning and edge-cloud collaboration. This approach realizes the arbitrary grasp planning of the robot arm and considers the grasp efficiency and information security. In addition, the encoder and decoder trained by GAN enable the images to be encrypted while compressing, which ensures the security of privacy. The model achieves 92% accuracy on the OCID dataset, the image compression ratio reaches 0.03%, and the structural difference value is higher than 0.91.
• Abstract（参考訳）: ロボットアームは自動産業で広く使われている。 しかし、ロボットアームにおけるディープラーニングの幅広い応用により、コンピューティングパワーの把握の割り当てやセキュリティに対する需要の増加など、新たな課題が存在する。 本研究では,ディープラーニングとエッジクラウドの協調に基づくロボットアームの把握手法を提案する。 本手法は,ロボットアームの任意の把握計画を実現し,把握効率と情報セキュリティを考慮した。 さらに、GANによって訓練されたエンコーダとデコーダにより、圧縮中に画像が暗号化され、プライバシーのセキュリティが保証される。 このモデルは、OCIDデータセット上で92%の精度を実現し、画像圧縮比が0.03%に達し、構造差値が0.91以上である。

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