發(fā)布時(shí)間：2020-03-28 13:54

【摘要】：當(dāng)前服務(wù)機(jī)器人智能化和自主化水平還不能滿足室內(nèi)場(chǎng)景下人機(jī)共融的需求,其中環(huán)境認(rèn)知能力的缺失、缺乏對(duì)場(chǎng)景語(yǔ)義對(duì)象的理解直接導(dǎo)致機(jī)器人無(wú)法了解與場(chǎng)景相關(guān)的人類意圖,進(jìn)而影響后續(xù)決策和行為。解決此類問(wèn)題就是要縮小人類與機(jī)器人對(duì)同一物理環(huán)境的認(rèn)知差距,這樣室內(nèi)場(chǎng)景識(shí)別成為服務(wù)機(jī)器人領(lǐng)域的一個(gè)研究熱點(diǎn)。本文在深度學(xué)習(xí)的框架下,將場(chǎng)景的語(yǔ)義信息與底層卷積特征相結(jié)合,設(shè)計(jì)一種新的場(chǎng)景識(shí)別方法。主要的研究結(jié)果如下:(1)場(chǎng)景特征描述方法利用深度框架下的物體檢測(cè)算法提取場(chǎng)景中的物品信息特征,設(shè)計(jì)一種稱為物品向量的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),將物品與場(chǎng)景類別相聯(lián)系。采用原型聚類算法從物品向量中提取類別信息構(gòu)成。利用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行分類生成場(chǎng)景預(yù)判向量;同時(shí)改進(jìn)原有網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),增加分支提取場(chǎng)景圖像的全局特征向量。(2)融合多種場(chǎng)景特征的場(chǎng)景分類方法使用對(duì)數(shù)幾率回歸方法將多個(gè)描述向量進(jìn)行拼接實(shí)現(xiàn)融合分類。在Places數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練,在Indoor67數(shù)據(jù)集上進(jìn)行測(cè)試,對(duì)比不同分類方法下的場(chǎng)景識(shí)別結(jié)果準(zhǔn)確度。(3)機(jī)器人視角下序列圖像的識(shí)別機(jī)器人實(shí)際工作時(shí)由視覺(jué)傳感器獲得場(chǎng)景的序列圖像,本文將CRF算法引入到序列圖像的內(nèi)容處理中,根據(jù)當(dāng)前幀的前若干幀的內(nèi)容預(yù)測(cè)當(dāng)前的場(chǎng)景類別。(4)機(jī)器人場(chǎng)景識(shí)別系統(tǒng)設(shè)計(jì)結(jié)合本文所提出的場(chǎng)景識(shí)別方法設(shè)計(jì)家庭服務(wù)機(jī)器人場(chǎng)景識(shí)別系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)家庭服務(wù)機(jī)器人在真實(shí)場(chǎng)景中實(shí)時(shí)識(shí)別,選擇真實(shí)的家庭場(chǎng)景進(jìn)行實(shí)測(cè)。
【圖文】：

形成場(chǎng)景圖像語(yǔ)義研究的新層次化結(jié)構(gòu)，如圖1.1。圖 1.1 場(chǎng)景圖像層次化表示作為圖像語(yǔ)義的主要研究?jī)?nèi)容之一，圖像場(chǎng)景理解的主要任務(wù)是描述場(chǎng)景中的目標(biāo)和目標(biāo)之間的關(guān)系。基于圖像語(yǔ)義描述場(chǎng)景中目標(biāo)之間的關(guān)系，，底層特征之間的相似性和高層圖像語(yǔ)義之間的關(guān)聯(lián)性都可以作為描述的對(duì)象。高層語(yǔ)義特征與圖像基本特征提取、目標(biāo)識(shí)別、圖像理解等均有不同的相關(guān)程度。文獻(xiàn)[12]僅利用激光傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行場(chǎng)所感知，使用AdaBoost算法訓(xùn)練弱分類器集合以得到一個(gè)強(qiáng)分類器，從而實(shí)現(xiàn)機(jī)器人對(duì)“房間”、“走廊”、“門口”等室內(nèi)場(chǎng)所的區(qū)分。文獻(xiàn)[13]

近年來(lái)逐漸被引入到家庭服務(wù)機(jī)器人對(duì)家庭場(chǎng)景中的工具識(shí)別中[17]，一種部件工具功用性分類示例如圖1.2。圖 1.2 一種部件工具功用性分類示例[18]在人類認(rèn)知過(guò)程中，對(duì)家庭場(chǎng)景的認(rèn)知是根據(jù)場(chǎng)景中所含標(biāo)志性物品對(duì)場(chǎng)景賦予的特定語(yǔ)義信息。心理學(xué)家預(yù)測(cè)功用性是實(shí)現(xiàn)人類感知外部環(huán)境的關(guān)鍵[19]，將場(chǎng)景中所含工具的功用性、位置布局及空間關(guān)系等語(yǔ)義信息融合起來(lái)是場(chǎng)景識(shí)別的重要方向之一。傳統(tǒng)的感知型
【學(xué)位授予單位】：南京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TP242;TP18

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5 李

本文編號(hào)：2604542