【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、缺乏對場景語義對象的理解直接導(dǎo)致機(jī)器人無法了解與場景相關(guān)的人類意圖,進(jìn)而影響后續(xù)決策和行為。解決此類問題就是要縮小人類與機(jī)器人對同一物理環(huán)境的認(rèn)知差距,這樣室內(nèi)場景識別成為服務(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,將場景的語義信息與底層卷積特征相結(jié)合,設(shè)計(jì)一種新的場景識別方法。主要的研究結(jié)果如下:(1)場景特征描述方法利用深度框架下的物體檢測算法提取場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),增加分支提取場景圖像的全局特征向量。(2)融合多種場景特征的場景分類方法使用對數(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)行測試,對比不同分類方法下的場景識別結(jié)果準(zhǔn)確度。(3)機(jī)器人視角下序列圖像的識別機(jī)器人實(shí)際工作時(shí)由視覺傳感器獲得場景的序列圖像,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)測當(dāng)前的場景類別。(4)機(jī)器人場景識別系統(tǒng)設(shè)計(jì)結(jié)合本文所提出的場景識別方法設(shè)計(jì)家庭服務(wù)機(jī)器人場景識別系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)家庭服務(wù)機(jī)器人在真實(shí)場景中實(shí)時(shí)識別,選擇真實(shí)的家庭場景進(jìn)行實(shí)測。
【圖文】：

形成場景圖像語義研究的新層次化結(jié)構(gòu)，如圖1.1。圖 1.1 場景圖像層次化表示作為圖像語義的主要研究內(nèi)容之一，圖像場景理解的主要任務(wù)是描述場景中的目標(biāo)和目標(biāo)之間的關(guān)系�；趫D像語義描述場景中目標(biāo)之間的關(guān)系，，底層特征之間的相似性和高層圖像語義之間的關(guān)聯(lián)性都可以作為描述的對象。高層語義特征與圖像基本特征提取、目標(biāo)識別、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“房間”、“走廊”、“門口”等室內(nèi)場所的區(qū)分。文獻(xiàn)[13]

近年來逐漸被引入到家庭服務(wù)機(jī)器人對家庭場景中的工具識別中[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)知過程中，對家庭場景的認(rèn)知是根據(jù)場景中所含標(biāo)志性物品對場景賦予的特定語義信息。心理學(xué)家預(yù)測功用性是實(shí)現(xiàn)人類感知外部環(huán)境的關(guān)鍵[19]，將場景中所含工具的功用性、位置布局及空間關(guān)系等語義信息融合起來是場景識別的重要方向之一。傳統(tǒng)的感知型
【學(xué)位授予單位】：南京郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TP242;TP18

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本文編號：2604542