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传统的移动机器人视觉位置识别算法,多是基于手工提取特征且易受环境影响。文中提出了一种基于卷积神经网络算法,根据深度学习框架Caffe优化了卷积神经网络的结构,从卷积神经网络每一层的输出中提取出图像描述符,进行动态环境中的位置识别。实验结果表明,该算法具有较高的鲁棒性与准确性。
基于卷积神经网络的位置识别
【摘 要】
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传统的移动机器人视觉位置识别算法,多是基于手工提取特征且易受环境影响。文中提出了一种基于卷积神经网络算法,根据深度学习框架Caffe优化了卷积神经网络的结构,从卷积神经网络每一层的输出中提取出图像描述符,进行动态环境中的位置识别。实验结果表明,该算法具有较高的鲁棒性与准确性。
【机 构】
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上海理工大学光电信息与计算机工程学院
【出 处】
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电子科技
【发表日期】
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2017年01期
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