面向安防机器人的障碍物图像分割算法应用研究

发布时间：2020-12-04 20:05

　　近些年,智能化的领域受到各界人士的关注,而作为智能化高端设备的智能机器人成为各大公司和人们关注的焦点。由于智能机器人的应用领域很广泛,而安防领域又是各大公司和政府机构解决公共场合安全问题的关注的热点领域,所以智能机器人结合安防的概念形成的安防机器人自然而然成为机器人研究的重要方向。机器人导航是安防机器人研究中的重要一环,而障碍物的检测与识别又是机器人导航的关键技术。本论文的研究内容主要是基于图像分割的障碍物检测和识别,并通过安防机器人加以实现和应用。为实现该研究和实践目标,本论文主要的工作如下所述:(1)从传统的图像处理方法进行研究,先介绍安防机器人应用的基于OTSU阈值法图像分割进行障碍物避障,然后介绍高斯滤波的原理,并在高斯滤波的基础上自适应图像处理方法进行图像分割,并通过和OTSU阈值法进行比较,得出了结论是,高斯滤波自适应图像分割方法进行机器人障碍物避障在传统图像处理方法是一种较好的阈值分割方法。(2)从深度学习方法对图像分割进行研究,基于pix2pix神经网络的图像分割方法对模型进行训练分析,找出了基于pix2pix神经网络的图像分割方法的缺点和局限性。通过对GAN网络深入的... 

【文章来源】：电子科技大学四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：88 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

LeNet-5卷积神经网络结构图

图 2-3 自编码神经网络结构示意图[39]络的原理GenerativeAdversarialNetwork,GAN)网络其思想是受非合作博弈的纳什均衡思想的由 GAN 模型(如图 2-4 所示)中生成器生成器G 捕捉样本数据的分布并生成数生成数据 是否属于同一数据，判定成器 和判别器 是非线性映射函数，网络等充当。对于判别器 ，当输入真实的高概率(表示判别器认为输入数据为真过生成器 时，输出与真实数据同等维出低概率(判别器认为输入的为非真实数真实数据 一样的 ，以假乱真的欺成了竞争与对抗的关系。

(a) (b) (c)图 3-1 膨胀与腐蚀效果图。(a)原图像；(b)膨胀效果图；(c)腐蚀效果图除了形态学滤波中的基础算法腐蚀与膨胀外，图像处理中像素值的阈值具有代表性传统图像处理的方法，OTSU 阈值法其实也是基于像素的阈阈值化操作是一种看起来很简单的方法，即就是通过设置一个阈值将二值行像素两级分化。但是阈值的选取对生成的图像差异性很大，因此阈值法如何选取阈值。阈值化效果示例如图 3-2 所示。

【参考文献】：
期刊论文
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硕士论文
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本文编号：2898168