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一种基于阳光的运动轨迹简化算法 预览
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作者 茹敬雨 贾子熙 吴成东 《东北大学学报:自然科学版》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第8期1070-1074,1079共6页
阳光对运动轨迹的影响非常广泛高效地估算出轨迹的光照信息在简化冗余点的同时保留轨迹的阳光信息至关重要.本文提出一种基于阳光的运动轨迹简化算法结合市内道路的特性解决上述问题.首先提出一种方向模型用以抽象阳光和运动轨迹的关系... 阳光对运动轨迹的影响非常广泛高效地估算出轨迹的光照信息在简化冗余点的同时保留轨迹的阳光信息至关重要.本文提出一种基于阳光的运动轨迹简化算法结合市内道路的特性解决上述问题.首先提出一种方向模型用以抽象阳光和运动轨迹的关系同时提出一种与阳光方向相关的运动轨迹简化模型并利用遗传算法求取运动轨迹中需要保留的点.最后用美国明尼阿波利斯市的数据进行运动轨迹简化实验实验表明运动轨迹的点集数量可以在参数 Tmax的控制下有效地减少. 展开更多
关键词 智能交通 轨迹简化 太阳能 遗传算法 时空数据
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面向室内动态环境的半直接法RGB-D SLAM算法
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作者 高成强 张云洲 +2 位作者 王晓哲 邓毅 姜浩 《机器人》 EI CSCD 北大核心 2019年第3期372-383,共12页
为了解决室内动态环境下移动机器人的准确定位问题,提出了一种融合运动检测算法的半直接法RGB-D视觉SLAM(同时定位与地图创建)算法,它由运动检测、相机位姿估计、基于TSDF (truncated signed distance function)模型的稠密地图构建3个... 为了解决室内动态环境下移动机器人的准确定位问题,提出了一种融合运动检测算法的半直接法RGB-D视觉SLAM(同时定位与地图创建)算法,它由运动检测、相机位姿估计、基于TSDF (truncated signed distance function)模型的稠密地图构建3个步骤组成.首先,通过最小化图像光度误差,利用稀疏图像对齐算法实现对相机位姿的初步估计.然后,使用视觉里程计的位姿估计对图像进行运动补偿,建立基于图像块实时更新的高斯模型,依据方差变化分割出图像中的运动物体,进而剔除投影在图像运动区域的局部地图点,通过最小化重投影误差对相机位姿进行进一步优化,提升相机位姿估计精度.最后,使用相机位姿和RGB-D相机图像信息构建TSDF稠密地图,利用图像运动检测结果和地图体素块的颜色变化,完成地图在动态环境下的实时更新.实验结果表明,在室内动态环境下,本文算法能够有效提高相机位姿估计精度,实现稠密地图的实时更新,在提升系统鲁棒性的同时也提升了环境重构的准确性. 展开更多
关键词 动态环境 视觉SLAM(同时定位与地图创建) 半直接法 TSDF(truncated SIGNED DISTANCE function)模型 稠密地图
基于栈式卷积自编码的视觉SLAM闭环检测
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作者 张云洲 胡航 +2 位作者 秦操 楚好 吴运幸 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2019年第5期981-988,共8页
同时定位与构图(SLAM)主要用于解决移动机器人在未知环境中进行地图构建和导航的问题,是移动机器人实现自主移动的基础.闭环检测是视觉SLAM的关键步骤,对构建一致性地图和减少位姿累积误差具有重要作用.当前的闭环检测方法通常采用传统... 同时定位与构图(SLAM)主要用于解决移动机器人在未知环境中进行地图构建和导航的问题,是移动机器人实现自主移动的基础.闭环检测是视觉SLAM的关键步骤,对构建一致性地图和减少位姿累积误差具有重要作用.当前的闭环检测方法通常采用传统的SIFT、SURF等特征,很容易受到环境影响,为了提高闭环检测的准确性和鲁棒性,提出基于无监督栈式卷积自编码(CAEs)模型的特征提取方法,运用训练好的CAEs卷积神经网络对输入图像进行学习,将输出的特征应用于闭环检测.实验结果表明:与传统的BoW方法及其他基于深度学习模型的方法相比,所提出的算法能够有效降低图像特征的维数并改善特征描述的效果,可以在机器人SLAM闭环检测环节获得更好的精确性和鲁棒性. 展开更多
关键词 机器人 同时定位与构图 闭环检测 深度学习 无监督学习 栈式卷积自编码
面向嵌入式平台的轻量级目标检测网络
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作者 崔家华 张云洲 +1 位作者 王争 刘及惟 《光学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第4期299-305,共7页
基于深度可分离卷积,提出了一种适用于嵌入式平台的小型目标检测网络MTYOLO(MobileNet Tiny-Yolo),它将待检测的图片平均分割成多个单元格,并采用深度可分离卷积代替传统卷积,减少了参数量和计算量。采用点卷积和特征图融合的方法来提... 基于深度可分离卷积,提出了一种适用于嵌入式平台的小型目标检测网络MTYOLO(MobileNet Tiny-Yolo),它将待检测的图片平均分割成多个单元格,并采用深度可分离卷积代替传统卷积,减少了参数量和计算量。采用点卷积和特征图融合的方法来提高检测精度。实验结果表明,所提MTYOLO网络模型大小为41 MB,约为Tiny-Yolo模型的67%,其在PASCAL VOC 2007数据集上的检测准确率可达到57.25%,检测效果优于Tiny-Yolo模型,更适合应用于嵌入式系统。 展开更多
关键词 机器视觉 目标检测 深度神经网络 嵌入式系统 实时性
基于非稳态随机过程的近红外反射率鲁棒估计算法
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作者 房卓群 于晓升 +3 位作者 贾同 吴成东 李永强 许茗 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2019年第6期1151-1159,共9页
反射率估计在计算机视觉、计算机图形学等领域具有重要作用.为了精确获取反射率,提出一种基于非稳态随机过程的近红外反射率鲁棒估计算法(RENA).该算法以Kinect二代传感器采集结果计算初始反射率,并建立反射率加性噪声模型,同时提出光... 反射率估计在计算机视觉、计算机图形学等领域具有重要作用.为了精确获取反射率,提出一种基于非稳态随机过程的近红外反射率鲁棒估计算法(RENA).该算法以Kinect二代传感器采集结果计算初始反射率,并建立反射率加性噪声模型,同时提出光照度鲁棒估计的概念,简化反射率图像非稳态随机过程模型.实验表明, RENA算法的反射率估计结果优于其他去噪算法,适用于室内场景的反射率图像高精度估计. 展开更多
关键词 近红外光 反射率 鲁棒估计 随机过程 深度图像 红外图像
面向机器人环境共融的图像去雪算法
6
作者 李鹏越 田建东 +3 位作者 王国霖 李小毛 唐延东 吴成东 《机械工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第11期98-104,共7页
针对雪天气影响共融机器人视觉系统鲁棒性的问题,提出了一种基于雪模型和深度学习融合的去雪算法。根据雪的成像过程推导了一个简化的雪模型,设计了一个基于该模型的深度去雪网络,该网络由雪花检测子网络和去除子网络串联组成。雪花检... 针对雪天气影响共融机器人视觉系统鲁棒性的问题,提出了一种基于雪模型和深度学习融合的去雪算法。根据雪的成像过程推导了一个简化的雪模型,设计了一个基于该模型的深度去雪网络,该网络由雪花检测子网络和去除子网络串联组成。雪花检测子网络采用了残差学习网络,该网络可以准确地学习雪图像和无雪图像之间的差异。去雪子网络采用了密集连接的U型网络。它一方面利用U型网络保留背景的细节信息,另一方面利用DenseNet将低层特征复用到高层的特点来提高去雪的准确度,将它们结合后缓解了去雪过度导致背景细节丢失和去雪不彻底之间的矛盾。试验证明这种基于雪模型的深度去雪网络能够较好地检测和去除图像中的雪花。 展开更多
关键词 机器人 环境共融 去雪 深度学习
永磁变刚度柔性关节的力学分析与控制器设计
7
作者 张明 房立金 +1 位作者 孙凤 岡宏一 《机械工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第5期89-96,共8页
提出一种采用永磁弹簧、绳索驱动、梯形布置的拮抗式变刚度柔性机器人关节,能够根据任务需要,实时调节关节刚度。所述永磁弹簧装置,在绳索提供力矩一定的情况下,增加了关节刚度变化范围,同时减小操作臂的质量与惯量。对提高柔性机器人... 提出一种采用永磁弹簧、绳索驱动、梯形布置的拮抗式变刚度柔性机器人关节,能够根据任务需要,实时调节关节刚度。所述永磁弹簧装置,在绳索提供力矩一定的情况下,增加了关节刚度变化范围,同时减小操作臂的质量与惯量。对提高柔性机器人关节的运动性能具有重要意义。对关节空间与绳索空间的映射关系进行推导并利用雅可比矩阵和模型间静力学关系,得到关节刚度模型,进而实现关节刚度与位置解耦。以轨迹控制为目标,设计了一种双闭环解耦控制器,并进行了试验验证。仿真分析与试验结果共同表明,该柔性关节在较宽刚度调整范围内,都具有较好的位置响应特性和轨迹跟踪能力。上述结构与控制方式同样也适用于多自由度并联柔性机器人关节。 展开更多
关键词 绳索驱动 永磁弹簧 解耦控制 变刚度
变刚度柔性机器人关节的设计与解耦控制方法 预览
8
作者 张明 房立金 +1 位作者 孙凤 孙兴伟 《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第7期120-128,共9页
设计一种采用永磁变刚度装置的绳索驱动式柔性机器人关节,在不增加驱动力的情况下,增加关节刚度调整范围。详细阐述关节的机械结构和变刚度原理。利用雅可比矩阵和模型间静力学关系,得到关节刚度,位置和绳索伸长量的对应关系,实现了刚... 设计一种采用永磁变刚度装置的绳索驱动式柔性机器人关节,在不增加驱动力的情况下,增加关节刚度调整范围。详细阐述关节的机械结构和变刚度原理。利用雅可比矩阵和模型间静力学关系,得到关节刚度,位置和绳索伸长量的对应关系,实现了刚度与位置解耦。建立变刚度关节的动力学模型,以轨迹控制为目标,设计解耦控制器,搭建实验系统,验证本方案的可行性。采用永磁弹簧,绳索驱动的柔性关节可以有效的减小关节的质量,惯性和体积,同时具有较大的刚度调整范围以及较短的调整时间,较快的响应速度和较小超调量。此柔性关节的构型和控制方式也适用于多自由度柔性并联机器人关节的构建。 展开更多
关键词 变刚度 磁弹簧 绳索驱动 解耦控制器 柔性关节
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一种基于点云配准的卫星运动参数辨识方法
9
作者 鲁荣荣 孙海波 +2 位作者 付双飞 朱枫 郝颖明 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2019年第14期203-212,共10页
为了实现空间翻滚卫星(同时作自旋和进动的卫星)的消旋,提出了一种非接触式的卫星运动参数辨识方法。算法主要包含3个步骤:通过点云配准技术,获取相邻两幅点云之间的位姿变换关系,从而可以依据这些位姿变换得到卫星点云中每个点的运动轨... 为了实现空间翻滚卫星(同时作自旋和进动的卫星)的消旋,提出了一种非接触式的卫星运动参数辨识方法。算法主要包含3个步骤:通过点云配准技术,获取相邻两幅点云之间的位姿变换关系,从而可以依据这些位姿变换得到卫星点云中每个点的运动轨迹;基于自旋轴上的点只绕进动轴旋转的特点,借助主成分分析与圆拟合的方式,搜索自旋轴上的点并确定进动轴的方向和位置;根据整体位姿变换与两种运动间的关系,建立非线性方程组求解出翻滚卫星的运动参数。仿真实验结果表明,在一定的噪声程度下,所提方法可以准确地辨识出空间翻滚卫星的运动参数。 展开更多
关键词 机器视觉 点云配准 卫星消旋 参数辨识 运动估计
串联多臂式巡检机器人控制策略及轨迹规划方法 预览
10
作者 房立金 贺长林 +1 位作者 祝帅 陶广宏 《东北大学学报:自然科学版》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第5期734-739,共6页
以一款三臂式巡检机器人为例,对其进行分层规划控制策略分析,将其分为线路信息库层、动作规划层和执行规划层.线路信息库层根据高压输电线路上的已知信息所得,其中包括障碍物种类、位置、数量等信息.规划层和执行规划层根据有限状态机... 以一款三臂式巡检机器人为例,对其进行分层规划控制策略分析,将其分为线路信息库层、动作规划层和执行规划层.线路信息库层根据高压输电线路上的已知信息所得,其中包括障碍物种类、位置、数量等信息.规划层和执行规划层根据有限状态机理论总结为当输入事件为a(第二层动作规划层)时,在f(第三层执行层)的作用下,将状态q(机器人起始状态)映射到状态p(机器人终止状态).最后对该款机器人的轨迹规划进行了Matlab仿真和样机实验,结果验证了该控制策略及轨迹规划方法有效性. 展开更多
关键词 巡检机器人 越障 分层规划 有限状态机 轨迹规划
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新型四臂巡检机器人结构设计及转向越障研究 预览
11
作者 房立金 祝帅 +1 位作者 贺长林 许继谦 《东北大学学报:自然科学版》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第6期825-830,共6页
针对巡检机器人工作任务的需求和高压输电线路障碍物的特点,提出一种由三轴复合转动关节和双轴复合转动关节串联三个杆件组成的新型四臂巡检机器人,机器人可以通过各个关节之间的配合来实现转向越障中的重力平衡.分析了机器人转向越障... 针对巡检机器人工作任务的需求和高压输电线路障碍物的特点,提出一种由三轴复合转动关节和双轴复合转动关节串联三个杆件组成的新型四臂巡检机器人,机器人可以通过各个关节之间的配合来实现转向越障中的重力平衡.分析了机器人转向越障的重力平衡条件和转向越障的步态,并利用Adams仿真软件对转向越障整体过程进行仿真分析,最后进行了样机的实验.通过对仿真结果和样机实验的分析表明,该巡检机器人具有转向越障的能力,并能够在转向越障中保证重力平衡. 展开更多
关键词 巡检机器人 转向越障 重力平衡 仿真 实验
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参数化水平集活动轮廓模型的快速图像分割算法 预览 被引量:1
12
作者 陈红 于晓升 +1 位作者 吴成东 孙鹏 《东北大学学报:自然科学版》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第1期6-10,共5页
为了提高图像分割的速度,提出一种参数化水平集活动轮廓模型的快速图像分割算法.该算法中的水平集函数由参数向量确定,而非带符号距离函数,降低了水平集函数的维度.将参数化的水平集函数嵌入到经典的LGDF(local Gaussian distribution f... 为了提高图像分割的速度,提出一种参数化水平集活动轮廓模型的快速图像分割算法.该算法中的水平集函数由参数向量确定,而非带符号距离函数,降低了水平集函数的维度.将参数化的水平集函数嵌入到经典的LGDF(local Gaussian distribution fitting)模型中进行图像分割,不需要重新初始化和额外的正则项,同时可选择较大迭代步长.实验结果表明:所提方法能够有效地分割超声、CT和核磁等医学图像,与带有正则项的分割算法LGDF和最近提出的快速分割算法MSLCV相比,在保证分割精度的同时,计算速度得到了明显提高. 展开更多
关键词 水平集 活动轮廓模型 图像分割 LGDF模型 MSLCV模型
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无线传感器网络栅栏覆盖改进
13
作者 司鹏举 吴成东 +2 位作者 纪鹏 楚好 于晓升 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2019年第5期1037-1042,共6页
栅栏覆盖是无线传感器网络中的研究热点,鉴于移动节点的高昂造价以及在移动过程中的巨大能耗,针对高效节能的修复栅栏漏洞问题进行研究.建立静止节点的权重图,并利用迪杰斯特拉算法(Dijkstra)寻找所需最少数目的移动节点和构建栅栏覆盖... 栅栏覆盖是无线传感器网络中的研究热点,鉴于移动节点的高昂造价以及在移动过程中的巨大能耗,针对高效节能的修复栅栏漏洞问题进行研究.建立静止节点的权重图,并利用迪杰斯特拉算法(Dijkstra)寻找所需最少数目的移动节点和构建栅栏覆盖的最短路径.根据构建栅栏覆盖的最短路径和基于路径上的每个栅栏漏洞所需的最少移动节点,将栅栏漏洞划分为简单情况和一般情况,借助于最大权匹配算法(Kuhn-Munkres)求解移动节点的最短移动距离.仿真实验表明,所提出算法明显减少了移动节点的移动距离,实现了栅栏覆盖. 展开更多
关键词 无线传感器网络 栅栏覆盖 栅栏漏洞 移动节点 最短路径 最大权匹配
基于显著性检测和改进局部高斯分布拟合模型的眼底图像视盘边界自动提取
14
作者 高源 于晓升 +3 位作者 吴成东 周唯 孟亚男 王莹 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2019年第1期151-156,共6页
正确的视盘(OD)定位和分割是糖尿病视网膜病变自动筛选系统中的两个主要步骤.鉴于此,提出一种基于显著性目标检测和改进局部高斯分布拟合(LGDF)模型的视神经盘分割方法.该方法主要包含两个阶段:第一阶段,将显著性检测技术应用到增强的... 正确的视盘(OD)定位和分割是糖尿病视网膜病变自动筛选系统中的两个主要步骤.鉴于此,提出一种基于显著性目标检测和改进局部高斯分布拟合(LGDF)模型的视神经盘分割方法.该方法主要包含两个阶段:第一阶段,将显著性检测技术应用到增强的视网膜图像中实现视盘的自动定位;第二阶段,通过增加椭圆约束信息来改进局部高斯分布拟合(LGDF)模型分割视盘边界.使用公开数据库Diaretdbq对所提出方法的性能进行测试,并与其他先进的方法进行对比,结果验证了所提出方法的优越性和有效性. 展开更多
关键词 视神经盘分割 显著性检测 局部高斯分布拟合 形状先验信息
以科研项目为依托建设机器人操作系统实践课程 预览 被引量:1
15
作者 王帅 张云洲 吴成东 《实验技术与管理》 CAS 北大核心 2019年第1期188-191,248共5页
作为智能机器人的基础性支撑技术,“机器人操作系统(ROS)”正在快速进入国内外机器人专业的课堂,并成为核心课程之一。鉴于ROS具有很强的实践性和专业性,该文分析了目前国内外ROS相关课程的现状,按照层次化的架构构建了ROS实践体系和实... 作为智能机器人的基础性支撑技术,“机器人操作系统(ROS)”正在快速进入国内外机器人专业的课堂,并成为核心课程之一。鉴于ROS具有很强的实践性和专业性,该文分析了目前国内外ROS相关课程的现状,按照层次化的架构构建了ROS实践体系和实践课程内容,依托科研项目和专业实验系统搭建了不同功能的实践平台,并建立了ROS实践课程的学习效果监控机制。 展开更多
关键词 机器人操作系统 科研项目 实践课程 机器人专业
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一种融合稀疏几何特征与深度流的深度视觉SLAM算法
16
作者 方正 赵世博 李昊来 《机器人》 EI CSCD 北大核心 2019年第2期185-196,241共13页
为了克服移动机器人在视觉退化场景下的位姿估计问题,通过将稠密的深度流与稀疏几何特征相结合,提出了一种实时、鲁棒和低漂移的深度视觉SLAM(同时定位与地图构建)算法.该算法主要由3个优化层组成,基于深度流的视觉里程计层、基于ICP(... 为了克服移动机器人在视觉退化场景下的位姿估计问题,通过将稠密的深度流与稀疏几何特征相结合,提出了一种实时、鲁棒和低漂移的深度视觉SLAM(同时定位与地图构建)算法.该算法主要由3个优化层组成,基于深度流的视觉里程计层、基于ICP(迭代最近点)的位姿优化层和基于位姿图的优化层.基于深度流的视觉里程计层通过建立深度变化约束方程实现相机帧间快速的6自由度位姿估计;基于ICP的位姿优化层通过构建局部地图来消除局部漂移;基于位姿图的优化层从深度信息中提取、匹配稀疏几何特征,从而建立闭环约束并通过位姿图来实现全局位姿优化.对本文所提出的算法分别在TUM数据集和实际场景中进行了性能测试.实验结果表明本文的前端算法的性能优于当前深度视觉主流算法,后端算法可以较为鲁棒地建立闭环约束并消除前端位姿估计所产生的全局漂移. 展开更多
关键词 同步定位与地图创建 深度流 稀疏几何特征 位姿图优化
基于RGB-D的云机器人3D SLAM实验系统 预览
17
作者 王帅 张云洲 段强 《实验技术与管理》 CAS 北大核心 2019年第3期121-127,共7页
针对室内环境的三维视觉同步定位与地图构建(3D VSLAM)计算量大、耗时长、硬件要求高的问题,提出了一种基于RGB-D的云机器人VSLAM实验平台。采用Kinect传感器,获取环境的RGB图像和深度信息,采用金字塔Lucas-Kanade算法实现帧间FAST特征... 针对室内环境的三维视觉同步定位与地图构建(3D VSLAM)计算量大、耗时长、硬件要求高的问题,提出了一种基于RGB-D的云机器人VSLAM实验平台。采用Kinect传感器,获取环境的RGB图像和深度信息,采用金字塔Lucas-Kanade算法实现帧间FAST特征点的快速追踪与匹配,运用RANSAC算法进行初始配准,提取关键帧。借助于云计算动态供给、弹性计算的优势,将VSLAM中计算消耗大的精确配准、闭环检测和全局优化处理过程卸载至云端进行,以减轻本地处理器的运算负担。实验结果表明,该方法能够有效地减轻VSLAM对硬件的依赖度,缩短SLAM的执行时间并提高构图精度,为云机器人以较低的成本实现先进SLAM算法提供了有效的解决途径。 展开更多
关键词 移动机器人 云计算 三维视觉 同步定位与地图构建
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一种面向三维感知的多媒体传感器网络覆盖增强算法 预览
18
作者 庄曜铭 吴成东 张云洲 《东北大学学报:自然科学版》 CSCD 北大核心 2018年第5期609-612,618共5页
现存的多媒体传感器网络优化算法,都存在着容易陷入局部最优解的问题.布谷鸟算法利用长距离的搜索可以有效地跳出局部最优解,基于多媒体传感器网络三维感知模型,提出了改进布谷鸟搜索的覆盖增强算法,该算法通过引入精英机制、多维度优... 现存的多媒体传感器网络优化算法,都存在着容易陷入局部最优解的问题.布谷鸟算法利用长距离的搜索可以有效地跳出局部最优解,基于多媒体传感器网络三维感知模型,提出了改进布谷鸟搜索的覆盖增强算法,该算法通过引入精英机制、多维度优化和学习反馈策略来优化多媒体传感器节点的旋转角度以降低覆盖重叠,优化网络覆盖,这是首次利用改进布谷鸟搜索算法来优化网络覆盖.最后,利用仿真实验证明了该算法可以快速有效地优化网络覆盖. 展开更多
关键词 多媒体传感器网络 三维感知模型 覆盖优化 改进布谷鸟搜索 莱维飞行
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基于多源信息融合的协作机器人演示编程及优化方法
19
作者 王斐 齐欢 +1 位作者 周星群 王建辉 《机器人》 CSCD 北大核心 2018年第4期551-559,共9页
为解决现有机器人装配学习过程复杂且对编程技术要求高等问题,提出一种基于前臂表面肌电信号和惯性多源信息融合的隐式交互方式来实现机器人演示编程.在通过演示学习获得演示人的装配经验的基础上,为提高对装配对象和环境变化的自适应能... 为解决现有机器人装配学习过程复杂且对编程技术要求高等问题,提出一种基于前臂表面肌电信号和惯性多源信息融合的隐式交互方式来实现机器人演示编程.在通过演示学习获得演示人的装配经验的基础上,为提高对装配对象和环境变化的自适应能力,提出了一种多工深度确定性策略梯度算法(M-DDPG)来修正装配参数,在演示编程的基础上,进行强化学习确保机器人稳定执行任务.在演示编程实验中,提出一种改进的PCNN(并行卷积神经网络),称作1维PCNN(1D-PCNN),即通过1维的卷积与池化过程自动提取惯性信息与肌电信息特征,增强了手势识别的泛化性和准确率;在演示再现实验中,采用高斯混合模型(GMM)对演示数据进行统计编码,利用高斯混合回归(GMR)方法实现机器人轨迹动作再现,消除噪声点.最后,基于Primesense Carmine摄像机采用帧差法与多特征图核相关滤波算法(MKCF)的融合跟踪算法分别获取X轴与Y轴方向的环境变化,采用2个相同的网络结构并行进行连续过程的深度强化学习,在轴孔相对位置变化的情况下,机械臂能根据强化学习得到的泛化策略模型自动对机械臂末端位置进行调整,实现轴孔装配的演示学习. 展开更多
关键词 演示编程 多源信息融合 隐式人机交互 深度学习 强化学习
复杂热红外监控场景下行人检测 被引量:1
20
作者 许茗 于晓升 +3 位作者 陈东岳 吴成东 贾同 茹敬雨 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2018年第12期1829-1837,共9页
目的复杂热红外监控场景中的行人检测问题是计算机视觉领域的重要研究内容之一,是公共安全、灾难救援以及智慧城市等实际应用中的重要基础任务。现今的热红外行人检测算法大多依据图像中人体目标的灰度值高于场景环境这一假设,导致当环... 目的复杂热红外监控场景中的行人检测问题是计算机视觉领域的重要研究内容之一,是公共安全、灾难救援以及智慧城市等实际应用中的重要基础任务。现今的热红外行人检测算法大多依据图像中人体目标的灰度值高于场景环境这一假设,导致当环境温度升高热红外图像发生灰度值反转时行人检测率较低。为提高行人检测系统在不同场景中的鲁棒性以及行人目标检测率,提出一种面向热红外监控场景的基于频域显著性检测的全卷积网络行人目标检测算法。方法该算法首先对热红外图像进行基于频域的显著性检测,生成对行人目标全覆盖的显著图;然后结合热红外原图像生成感兴趣区域图作为输入,以行人目标概率图为输出,搭建全卷积网络;最后,对热红外行人检测系统进行端对端训练,获取网络输出的行人目标概率图,进而实现行人目标检测。结果论文使用俄亥俄州立大学建立的红外视频数据集OTCBVS中的OSU热红外行人数据库对算法进行验证,与目前5种较为成熟的算法进行对比。实验结果表明,本文算法可以在各种场景中准确检测出行人目标,以MR—FP(丢失率一假阳率)为对比依据,本文算法7%的平均丢失率低于其他算法,具有更高的检测率,对热红外图像中的灰度值反转问题具有更好的鲁棒性。结论本文提出一种面向热红外监控场景的基于频域显著性检测的全卷积网络行人目标检测算法,在实现检测算法端对端训练的同时,提高了其对各种复杂场景的鲁棒性以及行人目标检测率,提升热红外监控系统中行人目标检测性能。 展开更多
关键词 计算机视觉 热红外监控 行人目标检测 显著性检测 全卷积网络
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