采用脉冲耦合神经网络的改进显著性区域提取方法 被引量：10

1

作者 贾松敏 徐涛 +1 位作者 董政胤 李秀智 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第3期819-826,共8页

由于仅考虑颜色等视觉对比信息的视觉显著性提取模型不符合人眼生物学过程,本文提出了一种基于混合模型的改进显著性区域提取(ISRE)方法。该混合模型由显著性滤波算法和改进脉冲耦合神经网络(PCNN)算法构成。首先,利用显著性滤波器算法... 由于仅考虑颜色等视觉对比信息的视觉显著性提取模型不符合人眼生物学过程,本文提出了一种基于混合模型的改进显著性区域提取(ISRE)方法。该混合模型由显著性滤波算法和改进脉冲耦合神经网络(PCNN)算法构成。首先,利用显著性滤波器算法获得原图像的初始显著性图(OSM)和亮度特征图(IFM),用IFM作为PCNN的输入神经元;然后,进一步对PCNN点火脉冲输入进行改进,即对PCNN内部神经元与OSM的二值化显著性图进行点乘,确定最终点火脉冲输入,以获得更加准确的点火范围;最后,通过改进后的PCNN多次迭代,完成显著性二值化区域提取。基于1 000张标准图像数据库进行的实验结果显示:在视觉效果和客观定量数据比对两方面,本算法均优于现有的5种显著性提取方法,平均查准率为0.891,平均召回率为0.808,综合指标F值为0.870。在真实环境实验中,所提算法获得了精确的提取效果,进一步验证了本算法具有较高的准确性和执行效率。 展开更多

关键词 混合模型 特征提取 改进显著性区域提取 脉冲耦合神经网络(PCNN) 点火脉冲 二值化

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改进的步态光流图与视角相结合的身份识别 被引量：5

2

作者 贾松敏 王丽佳 +1 位作者 王爽 李秀智 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第11期2500-2506,共7页

提出将改进的步态光流图(LK-GFI)与视角相结合的方法来解决步态识别易受视角影响的问题。该方法采用La-cus-Kanade(LK)光流法获得连续两帧侧影图像间的光流场,并构造步态特征图像LK-GFI,利用成像原理计算人的行走方向以确定视角。首先,... 提出将改进的步态光流图(LK-GFI)与视角相结合的方法来解决步态识别易受视角影响的问题。该方法采用La-cus-Kanade(LK)光流法获得连续两帧侧影图像间的光流场,并构造步态特征图像LK-GFI,利用成像原理计算人的行走方向以确定视角。首先,离线建立目标在各视角下的LK-GFI数据库;然后,提取待识别人的当前视角和LK-GFI;最后,用欧式距离度量同一视角下待识别人与目标的LK-GFI之间的相似性。分别采用CASIA数据库和实际室内获得的步态序列对该方法进行了验证。结果显示,错误拒绝率分别为7.95%和9.12%,与采用传统的步态能量图(GEI)相比分别降低了12.5%和14.45%;与采用步态光流图(GFI)相比分别降低了7.77%和6.74%。该方法识别准确性高,实时性强,对多视角有较强的鲁棒性。 展开更多

关键词 身份识别 步态光流图 视角 侧影 数据库

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基于激光和单目相机信息融合的智能轮椅避障策略研究 被引量：6

3

作者 贾松敏 郑鹏 +1 位作者 徐涛 李秀智 《计算机测量与控制》 2015年第12期4156-4160,共5页

针对智能轮椅使用环境复杂多变,障碍物形状各异,单一传感器无法获得完整的环境信息的问题,提出一种基于激光传感器和单目视觉传感器信息融合的障碍物检测方法;通过单目相机和激光雷达传感器感知智能轮椅周围环境,得到障碍物的形状、距... 针对智能轮椅使用环境复杂多变,障碍物形状各异,单一传感器无法获得完整的环境信息的问题,提出一种基于激光传感器和单目视觉传感器信息融合的障碍物检测方法;通过单目相机和激光雷达传感器感知智能轮椅周围环境,得到障碍物的形状、距离分布状况等信息;在此基础上提出两种传感器信息的融合策略,建立局部障碍物地图,进一步采用模糊神经网络完成整体避障算法,实现智能轮椅安全、快速避障等功能;实验结果验证了文中所提避障算法的可行性及有效性。 展开更多

关键词 智能轮椅 避障 视觉距离检测 信息融合 模糊神经网络

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基于双层协作定位机制的移动机器人目标跟踪 被引量：3

4

作者 贾松敏 王爽 +1 位作者 王丽佳 李秀智 《高技术通讯》 CAS CSCD 北大核心 2013年第11期1154-1160,共7页

为解决复杂环境下机器人目标跟踪问题,提出了基于双层协作定位机制的移动机器人目标跟踪方法。该方法根据射频识别(RFID)和立体视觉信息实现外层粗定位与内层精确定位的相互协作以提高目标定位精度。首先利用RFID系统对携带标签的目标... 为解决复杂环境下机器人目标跟踪问题,提出了基于双层协作定位机制的移动机器人目标跟踪方法。该方法根据射频识别(RFID)和立体视觉信息实现外层粗定位与内层精确定位的相互协作以提高目标定位精度。首先利用RFID系统对携带标签的目标进行粗定位,然后在立体视觉系统中根据自适应模板匹配算法与扩展卡尔曼滤波算法提取目标头肩特征及运动特征,以实现精确定位目标。最后根据智能调速算法控制机器人连续稳定地跟随运动目标。实验结果表明该方法对遮挡及目标突然转弯的跟踪问题有较强的鲁棒性。 展开更多

关键词 双层协作定位机制 射频识别(RFID) 立体视觉 自适应模板匹配算法 智能调速

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多特征分块匹配的移动机器人目标跟踪 被引量：11

5

作者 贾松敏 白聪轩 +1 位作者 王丽佳 李秀智 《电子设计工程》 2016年第1期23-25,30,共4页

为了实现复杂环境下移动机器人目标跟踪,提出多特征分块匹配的跟踪算法。该算法对目标区域进行分块,利用颜色、深度特征对各块图像进行特征匹配,实现目标的精确定位。在跟踪过程中,根据块图像中颜色和深度的相似度大小,及时更新目标模... 为了实现复杂环境下移动机器人目标跟踪,提出多特征分块匹配的跟踪算法。该算法对目标区域进行分块,利用颜色、深度特征对各块图像进行特征匹配,实现目标的精确定位。在跟踪过程中,根据块图像中颜色和深度的相似度大小,及时更新目标模型和子块权重,提高跟踪的准确性。利用扩展卡尔曼滤波(Extend Kalman Filter,EKF)提取目标运动特征,当目标被完全遮挡时,根据其先验估计预测目标位置,以提高算法的鲁棒性。实验结果表明,该算法对目标快速移动、光照变化、遮挡问题具有较强鲁棒性,算法跟踪速度达132frame/s,满足跟踪实时性要求。 展开更多

关键词 分块匹配 多特征跟踪 子块权重 目标模型更新

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基于多模板回归加权均值漂移的人体目标跟踪 被引量：6

6

作者 贾松敏 文林风 王丽佳 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第9期2339-2346,共8页

针对移动机器人跟踪人体目标时目标因角度大幅变化引起外观改变造成的跟踪无效,提出了多模板回归加权均值漂移跟踪方法。该方法通过建立目标的多模板模型,应用均值漂移算法实现目标跟踪。首先,根据前一帧均值漂移结果和当前帧头肩粗定... 针对移动机器人跟踪人体目标时目标因角度大幅变化引起外观改变造成的跟踪无效,提出了多模板回归加权均值漂移跟踪方法。该方法通过建立目标的多模板模型,应用均值漂移算法实现目标跟踪。首先,根据前一帧均值漂移结果和当前帧头肩粗定位结果确定目标模板集,使其包含目标人体的位姿和角度改变。然后,采用多模板回归加权均值漂移实现目标的精确定位。在多模板均值漂移中引入回归模型实现颜色纹理特征与目标模型相似度之间的映射,从而控制模板数量,保证目标检测的实时性。最后,分别在视频图像和机器人目标跟踪平台上对所提方法进行实验验证。结果显示,图像处理平均时间为86.4s/frame,满足机器人跟踪的实时性要求。该方法解决了目标特征在跟踪过程中发生变化的问题,提高了机器人跟踪时对目标人体特征变化的鲁棒性。 展开更多

关键词 机器人目标跟踪 行人跟踪 多模板均值漂移 回归模型 视频图像

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基于混合环境模型的自主移动机器人环境探索研究 被引量：2

7

作者 贾松敏 沈红敏 +1 位作者 李秀智 王可 《高技术通讯》 CAS CSCD 北大核心 2013年第7期756-761,共6页

针对未知室内环境,提出了一种基于度量-拓扑混合式地图的高效的自主移动机器人环境探索策略:移动机器人根据当前传感器数据实时构建环境通路点拓扑地图,对各个环境通路点进行细致分析与处理,选择最优的即时目标点作为规划的探索方向;在R... 针对未知室内环境,提出了一种基于度量-拓扑混合式地图的高效的自主移动机器人环境探索策略:移动机器人根据当前传感器数据实时构建环境通路点拓扑地图,对各个环境通路点进行细致分析与处理,选择最优的即时目标点作为规划的探索方向;在Rao-Blackwellized粒子滤波(RBPF)框架下,将基于栅格地图的同步定位与地图创建(SLAM)算法引入到机器人自主探索任务中,提供准确的机器人位姿估计,以有效改善拓扑节点的位置精度,保证机器人顺利完成探索任务。基于上述策略提出的环境探索算法能够兼顾探索效率与精度。通过在配有激光测距仪的Pioneer3-DX型移动机器人平台上进行现场实验,有力验证了这种探索算法的有效性及实用性。 展开更多

关键词 移动机器人 环境探索 通路点 RAO Blackwellized粒子滤波(RBPF) 同步定 位与地图创建(SLAM)

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CTF定位策略下基于多特征的智能机器人目标跟踪 被引量：2

8

作者 贾松敏 王爽 +1 位作者 王丽佳 李秀智 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第7期1039-1045,1052,共8页

针对复杂环境下机器人目标跟踪问题,提出由粗到精定位策略下基于多特征的智能机器人目标跟踪方法.该方法首先利用射频识别系统实现目标粗定位,然后采用自适应模板匹配算法、改进核函数的连续自适应均值飘移算法及扩展卡尔曼滤波算法提... 针对复杂环境下机器人目标跟踪问题,提出由粗到精定位策略下基于多特征的智能机器人目标跟踪方法.该方法首先利用射频识别系统实现目标粗定位,然后采用自适应模板匹配算法、改进核函数的连续自适应均值飘移算法及扩展卡尔曼滤波算法提取目标头肩形状、衣服颜色与运动特征,实现精确定位.最后根据人机运动状态设计基于模糊规则的智能调速控制器,实时自动调整机器人的基准线速度与转弯增益,以稳定跟随运动目标.实验结果表明,该方法能有效保持人机之间的安全距离,对遮挡、相近颜色背景干扰及目标突然转弯的跟踪问题有较强的鲁棒性. 展开更多

关键词 智能机器人 目标跟踪 由粗到精定位策略 多特征

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基于分层混合信息的移动机器人复合地图创建 被引量：2

9

作者 贾松敏 赵雪 李雨晨 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第7期1079-1083,共5页

为提供丰富的环境信息,提出一种基于分层混合信息构建复合地图的方法,针对准结构化环境,将几何特征划分为规则区域和非规则区域,在非规则区域采用改进的基于网格的共享近邻算法(GNN)进行非规则聚类,并引入贝叶斯概率算法进行动态信息处... 为提供丰富的环境信息,提出一种基于分层混合信息构建复合地图的方法,针对准结构化环境,将几何特征划分为规则区域和非规则区域,在非规则区域采用改进的基于网格的共享近邻算法(GNN)进行非规则聚类,并引入贝叶斯概率算法进行动态信息处理.实验结果验证了方法的有效性及实用性. 展开更多

关键词 移动机器人 复合地图 非规则聚类 动态信息处理

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分层特征移动机器人行人跟踪 被引量：1

10

作者 贾松敏 卢迎彬 +2 位作者 王丽佳 李秀智 徐涛 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第9期1677-1683,共7页

利用行人头肩或者颜色特征,实现行人外层初定位;在初定位区域上,应用改进的尺度不变特征变换(SIFT)特征匹配实现对目标的精确定位.根据SIFT特征确定目标尺寸,解决行人尺度变化问题;将SIFT特征模板库更新机制引入特征保留优先级,解决行... 利用行人头肩或者颜色特征,实现行人外层初定位;在初定位区域上,应用改进的尺度不变特征变换(SIFT)特征匹配实现对目标的精确定位.根据SIFT特征确定目标尺寸,解决行人尺度变化问题;将SIFT特征模板库更新机制引入特征保留优先级,解决行人短暂遮挡和形变的问题.为解决传统Cam-Shift算法的椭圆核函数自适应问题,将SIFT特征尺度变化与Epanechnikov函数融合,构成自适应带宽核函数,克服背景对目标的干扰.外层粗定位结果限制了Harris算子的检测范围,提高了SIFT特征匹配的实时性.实验结果证明,所提出移动机器人行人跟踪算法可以在目标尺度变化、短暂遮挡以及形变情况下实现行人跟踪. 展开更多

关键词 移动机器人 行人跟踪 分层特征 自适应带宽核函数 Cam-Shift算法 SIFT特征

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基于模糊贝叶斯网络算法的智能轮椅避障

11

作者 贾松敏 王成富 +1 位作者 徐涛 张鹏 《计算机测量与控制》 2016年第5期153-155,159,共4页

对传统BP神经网络模糊逻辑的智能轮椅避障方法在训练过程中存在的过拟合和避障路径不够优化的问题,提出了一种模糊贝叶斯网络避障算法以降低神经网络的复杂度;该算法利用模糊神经网络对隶属度函数的参数进行自主学习调整,同时为增强神... 对传统BP神经网络模糊逻辑的智能轮椅避障方法在训练过程中存在的过拟合和避障路径不够优化的问题,提出了一种模糊贝叶斯网络避障算法以降低神经网络的复杂度;该算法利用模糊神经网络对隶属度函数的参数进行自主学习调整,同时为增强神经网络的泛化能力和计算能力,在网络目标函数中加入权衰减项,利用贝叶斯原理优化神经网络的结构和权值;仿真和实机实验表明,该算法在训练结果和避障效果上均优于传统BP神经网络,提高了智能轮椅避障的实时性,优化了避障路径,可满足用户对智能轮椅安全性和舒适性的需求。 展开更多

关键词 智能轮椅 贝叶斯网络 避障 超声波传感器

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基于混合特征的机器人定位与地图创建 被引量：9

12

作者 贾松敏 郑泽玲 +2 位作者 张国梁 李秀智 李明爱 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第12期198-206,共9页

针对原始ORB-SLAM算法仅依靠点特征进行位姿估计,在点特征不足场景下会导致算法精度和鲁棒性降低的问题,对原有算法进行改进。首先,构建二进制环境词典用于提高算法加载词典速度;其次,在剔除特征误匹配时,提出一种改进随机采样一致算法(... 针对原始ORB-SLAM算法仅依靠点特征进行位姿估计,在点特征不足场景下会导致算法精度和鲁棒性降低的问题,对原有算法进行改进。首先,构建二进制环境词典用于提高算法加载词典速度;其次,在剔除特征误匹配时,提出一种改进随机采样一致算法(RANSAC)以提高剔除效率;然后,构建混合特征模型估计位姿;最后,根据图优化模型,提出基于最大共视权重帧的全局Bundle Adjustment算法用于位姿优化并实现稠密和稀疏地图创建。结果表明,混合特征模型能有效减少算法误差。采用二进制环境词典加载时间由14.945 s减小至0.420 s;改进RANSAC算法执行时间由0.803 s减小到0.078 s;采用TUM数据集对算法进行检验,均方根误差分别下降2.27、4.87 cm。根据数据集上的实验结果证明了所提算法有效性。 展开更多

关键词 地图创建 位姿估计 混合特征 位姿图优化

原文传递

视觉光流矢量场估计算法综述 被引量：10

13

作者 李秀智 贾松敏 +2 位作者 尹晓琳 赵冠荣 谭君 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2013年第11期1638-1643,共6页

主要介绍了光流的理论框架及应用背景,描述了主流的光流算法及逐步演变的数学求解模型.重点从保边平滑、抗光照变化影响、大位移光流、异质点滤除、实时性计算等5个不同的角度全面分析了光流模型优化求解中的技术性重点及难点问题,详细... 主要介绍了光流的理论框架及应用背景,描述了主流的光流算法及逐步演变的数学求解模型.重点从保边平滑、抗光照变化影响、大位移光流、异质点滤除、实时性计算等5个不同的角度全面分析了光流模型优化求解中的技术性重点及难点问题,详细介绍了已有的解决策略并对今后的研究方向进行了展望,指出大位移光流、抗光照变化影响、实时性计算等方向将成为将来的研究热点. 展开更多

关键词 光流场 变分模型 正则项 数据保真项 原始对偶算法

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采用改进Mean Shift算法的移动机器人行人跟踪 被引量：11

14

作者 王丽佳 贾松敏 +1 位作者 王爽 李秀智 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第9期2364-2370,共7页

为了提高移动机器人目标跟踪系统在复杂环境中的跟踪性能,提出在双层定位机制下采用基于自适应核函数的Mean Shift算法实现目标跟踪。利用射频识别器件(RFID)检测携带标签的目标,实现外层粗定位并确定感兴趣区域(ROI);在内层则根据对视... 为了提高移动机器人目标跟踪系统在复杂环境中的跟踪性能,提出在双层定位机制下采用基于自适应核函数的Mean Shift算法实现目标跟踪。利用射频识别器件(RFID)检测携带标签的目标,实现外层粗定位并确定感兴趣区域(ROI);在内层则根据对视差图的ROI的处理结果确定初始搜索窗口,然后应用基于自适应核函数的Mean Shift算法在从立体相机获得的左图中应用基于自适应核函数的Mean Shift算法实现对目标的精确定位。自适应核函数由目标的区域特征与Epanechnikov函数相融合构成,克服了目标边缘处背景像素对目标颜色概率分布的影响。与传统的Mean Shift算法相比,所提方法在同色背景干扰下仍能准确跟踪目标。另外,RFID限定了图像搜索范围,节省了运算开支,图像处理的平均时间为62.11 ms/frame,满足实时跟踪的要求。实验结果表明,该方法可实现移动机器人在同色背景干扰、遮挡、目标快速移动等情况下的目标跟踪。 展开更多

关键词 移动机器人 行人跟踪 双层定位机制 自适应核函数 Mean SHIFT算法 射频识别器件

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采用自适应变异粒子群优化SVM的行为识别 被引量：11

15

作者 张国梁 贾松敏 +1 位作者 张祥银 徐涛 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第6期1669-1678,共10页

为了提高对视频序列中人体行为的识别能力,建立了基于局部特征的动作识别框架。通过时空特征提取及编码和SVM分类器参数优化两部分对该框架所涉及算法进行了研究。首先,采用Harris3D检测器获取时空兴趣点(STIP),以方向梯度直方图(HOG)... 为了提高对视频序列中人体行为的识别能力,建立了基于局部特征的动作识别框架。通过时空特征提取及编码和SVM分类器参数优化两部分对该框架所涉及算法进行了研究。首先,采用Harris3D检测器获取时空兴趣点(STIP),以方向梯度直方图(HOG)和光流方向直方图(HOF)对STIP进行描述,并引入Fisher向量实现对特征描述子的编码;由于固定参数下SVM动作分类模型存在泛化能力不足的问题,将粒子群算法应用于各动作分类器参数寻优过程中,针对种群多样性逐代变化的特点,构建粒子聚集度模型,并利用其动态调节各代粒子的变异概率;最后,利用KTH和HMDB51数据集对所提方法进行验证。结果表明,所提自适应变异粒子群算法(AMPSO)能够有效避免种群陷入局部最优,具备较强的全局寻优能力;在KTH和HMDB51数据集上的识别准确率分别为87.50%和26.41%,优于其余2种识别方法。实验证明,AMPSO算法收敛性能良好且整体识别框架具有较高的实用性和准确性。 展开更多

关键词 人体行为识别 自适应变异粒子群算法 时空兴趣点 特征编码 支持向量机

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基于改进在线多示例学习算法的机器人目标跟踪 被引量：12

16

作者 王丽佳 贾松敏 +1 位作者 李秀智 王爽 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第12期2916-2925,共10页

提出基于改进的在线多示例学习算法(Improved multiple instance learning,IMIL)的移动机器人目标跟踪方法.该方法利用射频识别系统(Radio frequency identification,RFID)粗定位IMIL算法的搜索区域,然后应用IMIL算法实现目标跟踪.该方... 提出基于改进的在线多示例学习算法(Improved multiple instance learning,IMIL)的移动机器人目标跟踪方法.该方法利用射频识别系统(Radio frequency identification,RFID)粗定位IMIL算法的搜索区域,然后应用IMIL算法实现目标跟踪.该方法保证了机器人跟踪系统的连续性,解决了目标突然转弯时的跟踪问题.IMIL算法采用从低维空间提取的压缩特征描述包中示例,以降低算法耗时.通过最大化弱分类器与极大似然概率的内积,选择判别能力强的弱分类器,避免了弱分类器选择过程中多次计算包概率和示例概率,进一步提高算法的实时处理能力.计算包概率时该算法平等对待各示例,保证概率高的示例对包概率的贡献度,克服跟踪漂移问题.跟踪过程中,结合当前跟踪结果与目标模板间的相似性分数在线实时调整分类器,提高了算法的自适应能力.最后将本文方法在视频和移动机器人上进行实验.实验结果表明,该方法在目标运动突变及外观改变时具有较强的鲁棒性和准确性,并满足系统的实时性要求. 展开更多

关键词 改进的在线多示例学习 目标跟踪 射频识别系统 压缩特征

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基于RTM的自主服务机器人智能化分散控制 被引量：9

17

作者 张国梁 李秀智 +4 位作者 徐涛 张辉 张祥银 李明爱 贾松敏 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第7期969-977,共9页

为提高智能服务机器人的服务质量及智能化水平,基于机器人技术中间件(robot technology middleware,RTM),对室内环境下的机器人定点物体传送任务及其相关技术进行了深入研究.首先,为了提高系统的稳定性及开发效率,建立功能模块集,并结... 为提高智能服务机器人的服务质量及智能化水平,基于机器人技术中间件(robot technology middleware,RTM),对室内环境下的机器人定点物体传送任务及其相关技术进行了深入研究.首先,为了提高系统的稳定性及开发效率,建立功能模块集,并结合模糊树图与DS(Dempster-Shafer)证据理论实现模块的粒度划分;对于机器人定点物体传送过程中所面临的即时定位与地图创建问题,采用Rao-Blackwellized粒子滤波算法完成底层栅格地图的创建,进而构造动态精简式混合地图,并利用记忆循迹规则实现机器人定点导航;通过改进的显著性区域提取算法实现对空间物体坐标的提取,并利用智能机械臂平台完成对物体的抓取及传送任务.以机器人移动平台和UR5机械臂为基础对设计系统进行实际测试,结果验证了所提分散控制方法的有效性和可行性. 展开更多

关键词 模块划分 地图创建 显著性区域提取 机器人技术中间件

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基于结构纹理分解和多重网格的光流估计算法 被引量：3

18

作者 李秀智 谭君 +2 位作者 贾松敏 赵冠荣 尹晓琳 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第7期959-964,970,共7页

分别针对光流计算对光照变化敏感以及运算复杂度高、迭代收敛缓慢的问题,使用一种基于ROF(Rudin-Osher-Fatemi)模型的结构纹理分解(STD)技术得到对光照变化不敏感的纹理图估计光流场,消除了光照变化产生的负面影响,并提出一种基于多重... 分别针对光流计算对光照变化敏感以及运算复杂度高、迭代收敛缓慢的问题,使用一种基于ROF(Rudin-Osher-Fatemi)模型的结构纹理分解(STD)技术得到对光照变化不敏感的纹理图估计光流场,消除了光照变化产生的负面影响,并提出一种基于多重网格方法的分层处理策略.将光流计算的迭代过程分散在一系列粗细不同的网格上,在细网格上消除高频误差,在粗网格上消除低频误差,以达到加速收敛、提高光流计算速度的目的.实验结果表明,STD过程抑制了光照变化导致的负面影响,提高了光流估计精度.多重网格算法在保持优化精度的前提下,显著提高了光流计算的实时性. 展开更多

关键词 光流 变分法 多重网格法 偏微分方程 结构纹理分解

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基于多源融合式SLAM的机器人三维环境建模 被引量：7

19

作者 李秀智 贾松敏 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第3期262-267,共6页

为有效处理移动机器人三维环境地图创建过程的不确定误差,提高所建地图的准确性、完整性和一致性,本文提出了一种基于传感器信息融合和Rao-Blackwellised粒子滤波(RBPF)的移动机器人三维同时定位与地图创建(SLAM)方法.在建立传感器不确... 为有效处理移动机器人三维环境地图创建过程的不确定误差,提高所建地图的准确性、完整性和一致性,本文提出了一种基于传感器信息融合和Rao-Blackwellised粒子滤波(RBPF)的移动机器人三维同时定位与地图创建(SLAM)方法.在建立传感器不确定性概率模型的基础上,通过贝叶斯滤波实现传感器数据的去噪,将激光与视觉传感器获取的环境信息在一定的规则下融合,在SLAM框架下实现具有纹理映射的三维环境地图创建.实验结果表明所用方法的有效性.多源融合式自主SLAM提供了更为丰富、完备、准确的环境模型. 展开更多

关键词 移动机器人 同时定位与地图创建 传感器融合 三维地图创建 贝叶斯滤波

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元胞自动机多尺度优化的显著性细微区域检测 被引量：2

20

作者 徐涛 贾松敏 张国梁 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第5期1312-1321,共10页

针对由于待检测目标局部区域显著性差异过大造成的细微区域检测失败问题,在贝叶斯理论框架下,提出一种基于元胞自动机多尺度优化的显著性检测方法。首先结合暗通道先验信息和区域对比度在同一张图片的5个超像素尺度空间内分别构建原始... 针对由于待检测目标局部区域显著性差异过大造成的细微区域检测失败问题,在贝叶斯理论框架下,提出一种基于元胞自动机多尺度优化的显著性检测方法。首先结合暗通道先验信息和区域对比度在同一张图片的5个超像素尺度空间内分别构建原始显著性图;接着,利用元胞自动机建立动态更新机制,通过影响因子矩阵和置信度矩阵优化每个元胞下一状态的影响力,获得对应5个优化显著性图;最后在基于贝叶斯理论的融合算法框架下得到最终的显著性图。在两个复杂度不同的标准图像数据库上将本文方法与10种主流显著性提取方法进行视觉效果和客观定量数据对比,结果显示,本文算法效果优于现有10种显著性提取方法,其中在公认最具挑战的DUT-OMRON数据库的综合指标F-measure值为0.631 4,平均绝对误差(MAE)为0.132 5,ROC曲线下面积(AUC)为0.892 8,表明本文算法具有较高的准确性和鲁棒性。 展开更多

关键词 元胞自动机 视觉显著性 多尺度超像素 暗通道 贝叶斯理论

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