基于数字图像处理的草坪场景障碍物识别研究

来源 :中国计量大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:bluebabyyejing
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
草坪是城市绿化中不可缺少的部分,目前割草机缺乏智能化。随着人工智能的发展,基于视觉的移动机器人导航成了热点问题。本文主要研究基于数字图像处理的草坪场景障碍物的识别问题,主要包括以下内容:(1)障碍物分割针对草坪场景中的两类障碍物,分别研究了基于颜色、纹理的图像分割方法。颜色分割中:运用统计法估计了草坪像素色调值范围,并将该色调范围的两端点值设为分割阈值,从而实现基于色调统计阈值的分割。通过实验分析草坪像素R(Red)、G(Green)、B(Blue)分量的分布特性,得出在一定光照范围内草坪像素具有G分量最高的特性。对比色调统计阈值、自适应色调阈值、超绿特征阈值分割方法,得到色调统计阈值分割方法的分割准确率及鲁棒性均优于另两种算法的结论。纹理分割中:设计用于分析纹理特征数据的流程,以选择提取纹理特征的最优参数。并制作纹理特征样本以训练支持向量机模型,通过图像分块操作方法实现了基于纹理特征的障碍物分割。最后将本文的纹理分割算法与基于Canny边缘特征和基于模糊聚类的分割算法进行对比,验证了纹理分割算法的优越性。(2)障碍物识别运用卷积神经网络算法识别障碍物。首先,通过数据增强和划分获取障碍物识别数据集。然后,通过实验分析了学习率的大小对模型训练的影响,运用逐步增大学习率的方法,得到了适合本文研究对象的学习率初值范围。并对比分析了固定学习率、衰减学习率、周期学习率的性能。完成了卷积神经网络层数、卷积核个数等超参数的设计与实验。最后,从数据和算法两个角度提升了模型的泛化能力,使模型在验证集上达到95.58%的识别准确率。
其他文献
近些年来随着控制理论、传感技术、人工智能等学科的飞速发展,遥操作机器人逐渐受到越来越多人的关注,而具有力觉临场感的遥操作手术机器人更是当今世界学者研究的热点问题。
数据可视化主要是借助图形化手段,对数据加以解释,从而使用户能对数据进行深入地观察和分析。当今存在许多可视化方法,在可视化的众多对象中,节点连接图是一种基础的、重要的
绝缘栅双极型晶体管(Insulated Gate Bipolar Transistor,IGBT)集合了MOSFET与BJT的优点,以高开关速度与低开关损耗被视为理想开关,广泛应用于逆变器等领域。温度作为影响IGBT器件失效的主要因素,能够快速准确的获取IGBT结温对研究器件失效机理、寿命预测与可靠性状态评估有着重要的意义。然而对于现有的IGBT芯片与模块,在不破坏其封装的情况下进行结温的实时测量
无源光网络(Passive Optical Network,PON)的平滑演进是以按需升级(pay-as-you-grow)的方式进行的。在过去几十年中,TDM-PON占据了接入网市场的主导地位;TDM-PON,如EPON和GPO
数据分析的目的是帮助用户从数据中提取有价值的信息、发现新颖的知识、对决策产生重要的作用,其中知识的表示和表达是关键步骤。关联规则作为一种重要的知识表示模式,能够让
在国家加大草原生态保护、牧户放牧数量受到限制的背景下,如何持续提高牧户收入成为实现牧区可持续发展的一项重要研究课题。近年来政府大力推进定居和舍饲养殖,牧户饲草料的
随着移动互联网的高速发展,互联网已经与我们生活的方方面面紧密相连,同时也产生了大量的用户行为数据。这些用户行为数据具有海量、高维、内部结构复杂等特征,且蕴含着用户的偏好,用户偏好表达了用户的个人倾向以及可能的行为,因此,构建用户偏好模型,基于偏好模型进行评分预测和偏好估计,为个性化服务、推荐提供有效支撑,具有重要意义。一方面,用户偏好客观存在但无法被直接观测到,用隐变量描述无法直接观测的变量。同时
肝癌是世界上常见癌症,且致死率极高,提早发现癌症并制定诊疗计划有益于患者的身体健康。在临床诊断中,放射科医生需要手动逐层标记患者CT图像中肝脏及肝脏肿瘤,既耗时又耗力
全球范围内,由于气候条件不同,每年的降水量不同,年内降水量也往往集中在少数月份,供需出现矛盾,因此修建水利工程意义重大。水利可行性研究报告旨在分析工程进行所具备的条
光伏发电功率预测可用于电网调度、故障检测等方面,是光伏电站并网的关键技术之一。本文以研究光伏发电功率预测模型为主线,将目前流行的机器学习技术应用到光伏发电数据的建