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摘要:
基于条件随机场,提出一种由近及远的在线、自适应大范围场景地形感知框架.首先,把当前场景图片划分为超像素,将近视场超像素的特征向量和地形类别作为学习样本整合到地形数据库中;然后,利用条件随机场和地形数据库对远视场超像素的特征信息和空间关系进行建模;最后,利用在线学得的模型参数对远视场超像素所属地形类别进行推理.分类实验结果表明,该方法相对已有的其他方法在分类的精度、鲁棒性以及对动态环境的自适应能力三方面均有极大提高.
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文献信息
篇名 基于条件随机场的大范围地形感知框架
来源期刊 机器人 学科
关键词 移动机器人 视觉导航 条件随机场
年,卷(期) 2010,(3) 所属期刊栏目 论文与报告
研究方向 页码范围 326-333
页数 分类号 TP24
字数 语种 中文
DOI 10.3724/SP.J.1218.2010.00326
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 刘成良 200 2288 27.0 38.0
2 王明军 5 38 2.0 5.0
3 周俊 84 1938 28.0 41.0
4 屠珺 5 36 3.0 5.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
移动机器人
视觉导航
条件随机场
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
机器人
双月刊
1002-0446
21-1137/TP
大16开
1979-01-01
chi
出版文献量(篇)
2337
总下载数(次)
0
总被引数(次)
57113
论文1v1指导