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視頻導(dǎo)航中的地圖生成、障礙檢測與行人人臉識別

發(fā)布時間:2020-12-26 15:30
  隨著人工智能的發(fā)展,越來越多的智能設(shè)備如機器人能夠在各種場景代替人類工作。在安防領(lǐng)域,很多場景需要安防人員進行巡邏,其中存在工作量大、危險性高等問題。這類情況下,使用機器人或無人車進行巡邏無疑將是更好的選擇。因此,研究自主巡邏的機器人或無人車一直是人工智能領(lǐng)域的一大研究熱點。視頻導(dǎo)航,作為自主巡邏中的一種有效且常用的導(dǎo)航方法,是當(dāng)前研究的一大熱點。本文將針對視頻導(dǎo)航中存在的若干問題展開研究,主要有:室內(nèi)導(dǎo)航中的地圖建立與自我定位、室外導(dǎo)航中的障礙物檢測以及導(dǎo)航過程中可疑行人人臉的檢測與識別等。本文的主要研究工作與創(chuàng)新如下:1.針對室內(nèi)導(dǎo)航常用的設(shè)定路標和導(dǎo)軌方法難于實施,適應(yīng)能力不強的問題,提出了一種快速易實施的基于引導(dǎo)人地圖生成與自然路標選取的室內(nèi)導(dǎo)航方法。該方法利用視頻幀差法以及顏色信息,檢測出引導(dǎo)人所在的位置,跟隨引導(dǎo)人行走并記錄路徑,同時在行走過程中記錄自然場景作為路標,從而形成拓撲地圖,地圖建立后可以在此基礎(chǔ)上實現(xiàn)自主巡邏。由于不需要提前設(shè)定路標和導(dǎo)軌,所以易于實施,適應(yīng)性強。實驗結(jié)果表明,該方法在會議室、辦公室以及實驗室等復(fù)雜環(huán)境下平均導(dǎo)航成功率能夠達到91.5%。2.針對... 

【文章來源】:中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)安徽省 211工程院校 985工程院校

【文章頁數(shù)】:126 頁

【學(xué)位級別】:博士

【部分圖文】:

視頻導(dǎo)航中的地圖生成、障礙檢測與行人人臉識別


谷歌無人車在人類所獲取的外界信息中,絕大部分是通過眼睛獲取的,也就是視覺信息

自編碼,訓(xùn)練方式,生成模型,反向傳播


2.4.1 訓(xùn)練方式深度學(xué)習(xí)的訓(xùn)練方式可以分為兩步(如圖2.1所示):預(yù)訓(xùn)練與微調(diào)(fine-tune )。預(yù)訓(xùn)練,即為自下而上的非監(jiān)督學(xué)習(xí),這一步是與傳統(tǒng)淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最大的區(qū)別。用逐層訓(xùn)練的方法,每次只學(xué)習(xí)一層的參數(shù),學(xué)習(xí)下一層參數(shù)的時候這一層參數(shù)固定。微調(diào),即為自上而下的監(jiān)督學(xué)習(xí)這一步類似于傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的反向傳播(BP:Back Propagation)過程。利用帶標簽的數(shù)據(jù),對誤差進行反向傳播,對所有層的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進行一次性調(diào)整。由于最后只是進行一次性微調(diào),所以深度學(xué)習(xí)效果好壞在很大程度上主要依靠第一步的預(yù)訓(xùn)練過程。輸出層預(yù) ⑩? 微越隱層^CTO QO 0\ —?八 J輸入層圖2.1深度網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程2.4.2 模型架構(gòu)目前常見的深度學(xué)習(xí)模型有很多,基本上可以分為兩大類:判別模型和概率生成模型。其中判別模型與傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法一致,層間利用判別準則連接。而概率生成模型則通過概率準則來連接各層。最常見的判別模型主要有兩種:棧式自編碼器(SAE: Stack Auto Encoder)模型與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN。自編碼器(AE: Auto Encoder)最早出現(xiàn)在20世紀80年代[164]

示意圖,示意圖,棧式,判別模式


Pooling)層,每個卷積層有不同的卷積核大小,并產(chǎn)生不同的特征圖數(shù)量,后面為全連接層。當(dāng)然,除了這兩種常見的判別模型,最近也出現(xiàn)了很多其他的基于判別模式的模型,例如在SAE基礎(chǔ)上改進的棧式降噪自編碼器SDAE (Stack Denoising Auto Encoder)[丨68],基于 PCA 的 PCANet[丨69]等。

【參考文獻】:
期刊論文
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[2]海云計算實驗系統(tǒng)研究[J]. 詹劍鋒,明子鑒,王磊,徐俊剛,陳興振,張峰,張立新,孫凝暉.  網(wǎng)絡(luò)新媒體技術(shù). 2012(06)
[3]海云創(chuàng)新試驗環(huán)境管控與服務(wù)系統(tǒng)總體設(shè)計[J]. 葛敬國,唐海娜,鄂躍鵬,李佟.  網(wǎng)絡(luò)新媒體技術(shù). 2012(06)



本文編號:2939970

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