《室内环境下基于R-CNN的光照自适应物体检测》PDF+DOC
作者：董静,耿达,郭迎港,孙凤池
单位：华北计算技术研究所
出版：《计算机工程与应用》2019年第02期
页数：7页 （PDF与DOC格式可能不同）
PDF编号：PDFJSGG2019020270
DOC编号：DOCJSGG2019020279
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物体检测是工作于室内环境的移动机器人必须解决的问题。物体检测受到环境动态变化的影响，其中尤以光照变化的影响最为明显。分析室内环境中光照变化特点，研究如何通过提取图像空间特征快速识别环境中光照状况，并以光照识别结果控制物体检测模式切换，在不同光照状态下，自适应地选择使用图像传感器或者激光传感器数据，结合深度学习的特征选择能力，保证物体检测性能。机器人运行时，首先通过提取图像在CIEXYZ空间Y分量上的统计特征，并结合一些其他特征，实现快速地对图像拍摄时所处环境的光照状态进行估计；在光照适中的情况下，利用R-CNN算法结合移动机器人特点，实现在图像空间下的快速物体检测；在光照不足或过强时，先把三维激光传感器获取的点云转换成深度图像，再利用R-CNN算法实现物体检测。实验结果表明了所提出算法的有效性。
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