近些年,智能化的領(lǐng)域受到各界人士的關(guān)注,而作為智能化高端設(shè)備的智能機器人成為各大公司和人們關(guān)注的焦點。由于智能機器人的應(yīng)用領(lǐng)域很廣泛,而安防領(lǐng)域又是各大公司和政府機構(gòu)解決公共場合安全問題的關(guān)注的熱點領(lǐng)域,所以智能機器人結(jié)合安防的概念形成的安防機器人自然而然成為機器人研究的重要方向。機器人導(dǎo)航是安防機器人研究中的重要一環(huán),而障礙物的檢測與識別又是機器人導(dǎo)航的關(guān)鍵技術(shù)。本論文的研究內(nèi)容主要是基于圖像分割的障礙物檢測和識別,并通過安防機器人加以實現(xiàn)和應(yīng)用。為實現(xiàn)該研究和實踐目標(biāo),本論文主要的工作如下所述:(1)從傳統(tǒng)的圖像處理方法進行研究,先介紹安防機器人應(yīng)用的基于OTSU閾值法圖像分割進行障礙物避障,然后介紹高斯濾波的原理,并在高斯濾波的基礎(chǔ)上自適應(yīng)圖像處理方法進行圖像分割,并通過和OTSU閾值法進行比較,得出了結(jié)論是,高斯濾波自適應(yīng)圖像分割方法進行機器人障礙物避障在傳統(tǒng)圖像處理方法是一種較好的閾值分割方法。(2)從深度學(xué)習(xí)方法對圖像分割進行研究,基于pix2pix神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像分割方法對模型進行訓(xùn)練分析,找出了基于pix2pix神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像分割方法的缺點和局限性。通過對GAN網(wǎng)絡(luò)深入的... 

【文章來源】：電子科技大學(xué)四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：88 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

LeNet-5卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖

圖 2-3 自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)示意圖[39]絡(luò)的原理GenerativeAdversarialNetwork,GAN)網(wǎng)絡(luò)其思想是受非合作博弈的納什均衡思想的由 GAN 模型(如圖 2-4 所示)中生成器生成器G 捕捉樣本數(shù)據(jù)的分布并生成數(shù)生成數(shù)據(jù) 是否屬于同一數(shù)據(jù)，判定成器 和判別器 是非線性映射函數(shù)，網(wǎng)絡(luò)等充當(dāng)。對于判別器 ，當(dāng)輸入真實的高概率(表示判別器認(rèn)為輸入數(shù)據(jù)為真過生成器 時，輸出與真實數(shù)據(jù)同等維出低概率(判別器認(rèn)為輸入的為非真實數(shù)真實數(shù)據(jù) 一樣的 ，以假亂真的欺成了競爭與對抗的關(guān)系。

(a) (b) (c)圖 3-1 膨脹與腐蝕效果圖。(a)原圖像；(b)膨脹效果圖；(c)腐蝕效果圖除了形態(tài)學(xué)濾波中的基礎(chǔ)算法腐蝕與膨脹外，圖像處理中像素值的閾值具有代表性傳統(tǒng)圖像處理的方法，OTSU 閾值法其實也是基于像素的閾閾值化操作是一種看起來很簡單的方法，即就是通過設(shè)置一個閾值將二值行像素兩級分化。但是閾值的選取對生成的圖像差異性很大，因此閾值法如何選取閾值。閾值化效果示例如圖 3-2 所示。

【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
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[4]ROC曲線的評價研究及應(yīng)用[D]. 宋花玲.第二軍醫(yī)大學(xué) 2006



本文編號：2898168