基于卷积神经网络的位置识别

• 作者: 于莲芝 王丽君
• 来源期刊: 电子科技
• 学科: 工学
• 关键词: 视觉位置识别 卷积神经网络 动态环境
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 所属期刊栏目: 协议·算法与仿真
• 页码范围: 104-106,114
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 1369字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2017.01.029

摘要

传统的移动机器人视觉位置识别算法,多是基于手工提取特征且易受环境影响.文中提出了一种基于卷积神经网络算法,根据深度学习框架Caffe优化了卷积神经网络的结构,从卷积神经网络每一层的输出中提取出图像描述符,进行动态环境中的位置识别.实验结果表明,该算法具有较高的鲁棒性与准确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	于莲芝	上海理工大学光电信息与计算机工程学院	53	168	8.0	9.0
2	王丽君	上海理工大学光电信息与计算机工程学院	2	9	1.0	2.0