检索结果-南通市图书馆

电子学报 2016年第8期44卷 1892-1898页

作者：田泽宇门朝光汤亚楠哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院黑龙江哈尔滨150001

为解决空间数据检索效率低、准确性差的问题,本文提出由空间对象形状描述模型、空间关系描述模型、场景相似性自适应计算模型构成的场景相似性检索方法.空间对象形状描述模型精准检索满足样例对象形状约束的数据库对象,提高空间对象形... 详细信息

为解决空间数据检索效率低、准确性差的问题,本文提出由空间对象形状描述模型、空间关系描述模型、场景相似性自适应计算模型构成的场景相似性检索方法.空间对象形状描述模型精准检索满足样例对象形状约束的数据库对象,提高空间对象形状的识别精度.空间关系描述模型检索满足样例场景关系约束的数据库场景,提高空间关系的描述精度.场景相似性自适应计算模型对满足形状及关系约束的完全匹配、局部匹配场景进行打分、排序,增加检索结果相似性打分的合理性.模拟场景、真实场景的实验表明本场景相似性检索方法具有良好的检索性能.

关键词：空间数据检索形状描述空间关系描述场景相似性

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基于Faster R-CNN的场景相似性计算与标注方法研究

基于Faster R-CNN的场景相似性计算与标注方法研究

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作者：彭晶西安理工大学

学位级别：硕士

随着科研人员的不断探索,研究的问题越来越复杂,目标检测只获取了场景中目标的类别信息和位置信息,而忽视了场景中各目标的内在联系。在实际生活中,需要处理的场景更为复杂,目标间的依赖更为紧密,如何高效解析复杂场景中各目标的空间布... 详细信息

随着科研人员的不断探索,研究的问题越来越复杂,目标检测只获取了场景中目标的类别信息和位置信息,而忽视了场景中各目标的内在联系。在实际生活中,需要处理的场景更为复杂,目标间的依赖更为紧密,如何高效解析复杂场景中各目标的空间布局及语义联系,并计算复杂场景间的相似性将变得越来越重要。为了解决上述问题,本文基于Faster R-CNN目标检测网络,提出了一种复杂场景相似性计算方法,并制作和标注了一个复杂场景数据集,即CSBOGM（Complex Scene Based On Graph Model）数据集,主要研究工作如下:（1）提出一种基于Faster R-CNN的场景相似性计算方法。主要包含五部分:a)提出一种基于Faster R-CNN的数据预处理方法,其目的是为了实现对图像的目标检测、目标检测框去冗余以及目标检测框唯一编号;b)提出一种场景目标树构建方法,实现复杂场景下不同尺寸目标的划分与归并,同时,为构建场景图模型提供节点属性信息;c)提出一种目标间相对位置关系解析算法,用于处理复杂场景中各目标之间的语义联系,并为构建场景图模型提供边属性信息;d)基于上述b和c的方法,提出了两种场景图模型的构建方法,将其图模型分别命名为OT（Object Tree）图模型和PGAOT（Primary Goal And Object Tree）图模型;e)基于OT场景图模型和PGAOT场景图模型,提出了两种场景相似性计算方法。在Corel-1K数据集和Caltech101数据集上的实验结果表明:本文提出的方法在视觉感受和客观评价上取得了不错的效果,证明了本文提出方法的有效性和实用性。（2）制作和标注了一个复杂场景数据集,将其命名为CSBOGM数据集。考虑到真实场景往往更为复杂,已有的图像检索数据集场景目标单一,这些数据集不能有效代替真实场景,并不能证明已有的图像检索方法在复杂场景中的效果。因此,本文制作了CSBOGM数据集,包含10个复杂场景,共6200张图像。CSBOGM数据集上的实验结果进一步证明了本文提出方法的有效性,同时,两种对比方法在CSBOGM数据集上也取得了令人满意的效果,这从侧面反映出本文制作的CSBOGM数据集的合理性。综上所述,本文基于深度学习目标检测方法,提出了适用于复杂场景解析和场景相似性计算的方法,同时,本文制作的CSBOGM数据集相对于已有图像检索数据集的场景更为复杂,实验表明:本文提出的方法具有较高的可解释性和实用性,制作数据集的相对合理性。

关键词：目标检测场景图模型场景相似性 CSBOGM数据集图像检索

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室外环境下移动机器人视觉SLAM算法改进

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计算机工程与设计 2013年第8期34卷 2892-2896页

作者：吴俊君胡国生广东食品药品职业学院基础部广东广州510520 华南理工大学机械与汽车工程学院广东广州510640

闭环探测效率不高、视觉节点冗余度大制约着移动机器人视觉导航系统的性能。为了解决这个问题,从两个方面对视觉SLAM算法的关键环节进行了改进:在机器人导航的闭环探测环节采用了一种新的场景相似性测量方法,有效地提高了闭环探测的效率... 详细信息

闭环探测效率不高、视觉节点冗余度大制约着移动机器人视觉导航系统的性能。为了解决这个问题,从两个方面对视觉SLAM算法的关键环节进行了改进:在机器人导航的闭环探测环节采用了一种新的场景相似性测量方法,有效地提高了闭环探测的效率;在视觉节点的生成环节,算法采用了场景之间共有信息量减少的减量式节点探测方法,有效地降低了地图节点的冗余度。仿真和移动机器人实验对方法的有效性和实时性进行了验证,实验结果表明,移动机器人在视觉导航过程中,闭环探测的有效性达到99%以上,平均计算时间为0.03s,地图节点冗余度为0,使得导航系统在闭环探测和构建的地图质量两个方面的性能得到了进一步的提升。

关键词：视觉导航场景相似性闭环探测视觉节点地图构建

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基于典型路径库的移动机器人智能路径规划算法的研究与实现

基于典型路径库的移动机器人智能路径规划算法的研究与实现

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作者：刘洋北京交通大学

学位级别：硕士

路径规划是移动机器人完成任务过程中需要解决的主要问题之一。所谓路径规划是根据所处环境和运动约束条件生成一条或几条从起始位置到终止位置之间的最优路径。对于大规模路径规划问题,需要快速生成多条符合要求的路径，而传统的全局... 详细信息

路径规划是移动机器人完成任务过程中需要解决的主要问题之一。所谓路径规划是根据所处环境和运动约束条件生成一条或几条从起始位置到终止位置之间的最优路径。对于大规模路径规划问题,需要快速生成多条符合要求的路径，而传统的全局路径规划算法执行效率较低,不能够满足上述问题的要求。通过分析,我们发现移动机器人所处的不同场景间存在相似或者部分相似的情况,相似区域中移动机器人的运动方式和运动轨迹大致相同。这使得利用已有场景信息和路径信息,优化生成新路径成为可能。本文围绕相似场景下的路径规划问题展开研究，提出了一种基于典型路径库的移动机器人智能路径规划算法。该算法基于已有的场景和路径信息,分析路径的特征属性形成知识,在给定的新场景中,利用路径知识快速生成多条符合期望的路径。算法由场景建模、场景相似性度量、相似路径特征提取、路径优化生成、路径评价等多个模块组成。本文的主要工作包含以下几个方面:(1)针对场景建模问题,本文研究了相似场景的特征属性,采用聚类算法根据场景内站位的聚集程度进行区域划分,将场景划分结果作为场景描述的主要依据。(2)针对场景相似性度量问题,本文将场景抽象为多边形区域，利用多边形顶点匹配算法的思想,计算场景间的相似度,并使用动态规划的方法求解出两个场景间最大相似区域匹配序列。(3)针对典型路径库建立问题,本文提出“三段式”路径构建模型。本文从相似区域中提取相似路径,通过局部与全局坐标映射关系,结合车式移动机器人的运动学特性,确定需求场景中的关键坐标点,从而建立典型路径库。(4)针对最优路径选择问题,本文综合考虑多种因素,提出路径评价函数模型。通过实验验证,确定各个参数的权重比例,从而对典型路径库中的多条参考路径进行评价排序。本文根据所提出的算法,搭建了场景布局和路径规划实验平台。通过大量仿真实验,验证了该算法的可行性。实验结果表明本文提出的算法对于相似场景中大规模路径规划问题,能够显著提高效率,解决实际问题。

关键词：路径规划移动机器人场景相似性路径库

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