【摘要】：近年來,智能服務(wù)機(jī)器人、公安巡防機(jī)器人和養(yǎng)老服務(wù)機(jī)器人等特定場景的應(yīng)用機(jī)器人有了較快的發(fā)展,場景理解是機(jī)器人研究中一個(gè)非常重要的研究課題。本文以政務(wù)服務(wù)機(jī)器人特定場景理解算法為研究重點(diǎn),采用深度學(xué)習(xí)方法研究場景理解算法中的目標(biāo)檢測(cè)、圖像語義分割和圖像深度估計(jì)等算法模塊,形成對(duì)場景內(nèi)容的準(zhǔn)確理解,主要研究內(nèi)容包括:(1)針對(duì)快速、輕量化實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè)問題,提出了一種基于深度可分離卷積的SSD目標(biāo)檢測(cè)改進(jìn)算法DSC-SSD,在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中采用深度可分離卷積層,對(duì)模型結(jié)構(gòu)進(jìn)行了重新設(shè)計(jì),實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)模型壓縮和輕量化應(yīng)用。(2)針對(duì)目標(biāo)檢測(cè)和圖像語義分割問題,提出一種結(jié)合Faster R-CNN和DeepLab的聯(lián)合目標(biāo)檢測(cè)與語義分割場景理解算法,對(duì)算法模型進(jìn)行了設(shè)計(jì),并制作了Microsoft COCO格式的本地?cái)?shù)據(jù)集,采用遷移學(xué)習(xí)方式進(jìn)行模型訓(xùn)練,能夠同時(shí)實(shí)現(xiàn)場景內(nèi)目標(biāo)檢測(cè)和語義分割。(3)針對(duì)場景內(nèi)單目圖像深度估計(jì)問題,采用單幅圖像進(jìn)行深度估計(jì),其可能對(duì)應(yīng)于多種真實(shí)場景,而且缺乏可用于恢復(fù)場景深度的輔助信息,提出一種基于關(guān)聯(lián)多幀圖像的二維圖像深度估計(jì)算法并進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)模型設(shè)計(jì),以第一幅圖像為目標(biāo)幀,其余圖像作為參照幀為目標(biāo)幀深度估計(jì)提供輔助信息,網(wǎng)絡(luò)的輸出為目標(biāo)幀對(duì)應(yīng)的深度圖。將上述算法模塊進(jìn)行融合形成機(jī)器人對(duì)政務(wù)服務(wù)場景內(nèi)容的準(zhǔn)確判斷,并將判斷信息應(yīng)用于實(shí)際政務(wù)服務(wù)機(jī)器人系統(tǒng),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文算法可以較好的進(jìn)行場景內(nèi)容理解,達(dá)到了預(yù)期算法設(shè)計(jì)要求。
【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;TP391.41
【圖文】：

年美國國家科學(xué)基金會(huì)（NSF）宣布，美國“國家機(jī)器人計(jì)劃 2.0”( NRI-，重點(diǎn)研制通用協(xié)作機(jī)器人。NRI-2.0 項(xiàng)目得到美國國家科學(xué)基金會(huì)(NSF)A)、美國能源部（DOE）和美國國防部（DOD）等聯(lián)邦政府的多個(gè)機(jī)構(gòu)的支 年 5 月，波士頓動(dòng)力公司推出升級(jí)版的 Atlas 機(jī)器人，該機(jī)器人較升級(jí)之的運(yùn)動(dòng)控制能力和環(huán)境適應(yīng)能力。這款 Atlas 不僅能夠模仿人類行走動(dòng)作場景下的物體搬運(yùn)任務(wù)，即便有外力干擾，Atlas 最終還是可以排除干擾，Atlas 已經(jīng)具備行動(dòng)自控能力和周圍環(huán)境檢測(cè)能力。Atlas 對(duì)波士頓動(dòng)力領(lǐng)域，都具有里程碑的意義，它代表著機(jī)器人可以更好地進(jìn)行運(yùn)動(dòng)行為控并能夠根據(jù)環(huán)境的改變做出行為修正。 年 6 月波士頓動(dòng)力公司 CEO 在德國漢諾威的 CeBIT 博覽會(huì)上表示，他們正型四足機(jī)器狗 SpotMini，SpotMini 具有優(yōu)異的運(yùn)動(dòng)性能和復(fù)雜場景應(yīng)變能安防和陪護(hù)等領(lǐng)域具有廣闊用途。波士頓動(dòng)力還表示要將 SpotMini 變成一，此舉勢(shì)必能夠加快相同應(yīng)用領(lǐng)域內(nèi)機(jī)器人的快速發(fā)展。

“絕影”和“青騅”

俱來的而有一些是經(jīng)過后天的學(xué)習(xí)建立起來的，當(dāng)某個(gè)神經(jīng)元受到刺激使電位超過了既定閾值，該神經(jīng)元就會(huì)被激活處于興奮狀態(tài)并向連接著的其他神經(jīng)元傳遞化學(xué)物質(zhì)實(shí)現(xiàn)信息傳遞。生物神經(jīng)元模型如圖 2.1 所示。圖 2.1 生物神經(jīng)元簡圖在 1943 年 McCulloch 和 Pitts 將上文所述情形抽象為圖 2.2M-P 神經(jīng)元模型，其中ix 為第i個(gè)神經(jīng)元的輸入，iw 為第 i 個(gè)神經(jīng)元的連接權(quán)重， 為閾值，其中輸出1ni iiy f w x ，每個(gè)神經(jīng)元都具有以下特點(diǎn)：每一個(gè)神經(jīng)元都具有多輸入單輸出的特性、神經(jīng)元能夠接受興奮性和抑制性兩種類型的輸入、能夠進(jìn)行空間信息整合和設(shè)置閾值、神經(jīng)元的輸入到輸出過程中有固定的時(shí)延由傳輸機(jī)制所決定的。x1w1x2w2xiwixnwnθ...y圖 2.2 M-P 神經(jīng)元模型在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中每一個(gè)上層神經(jīng)元的輸出作為下層神經(jīng)元的輸入，在多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中神經(jīng)元進(jìn)行信息處理的過程中用到的從輸入到輸出的一種映射關(guān)系被稱為激活函數(shù)(Activation Function)[38]，當(dāng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中沒有激活函數(shù)相當(dāng)于無論神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有多深其輸出結(jié)果都是輸入的一種線性組合

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5 李

本文編號(hào)：2796675