一种服务机器人选择性认知方法

• 作者: 田国会 陈焕朝
• 来源期刊: 东南大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 视觉注意 目标检测 区域卷积神经网络 语义分析
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 页码范围: 82-87
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 5395字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-0505.2019.01.012

摘要

针对现阶段服务机器人面向日常家居环境的认知能力较低,缺乏以相关服务任务作为先验知识、进行深度认知的能力问题,基于视觉认知和语义分析相结合的思路,利用智能空间平台分布式感知系统,结合深度神经网络下图像处理与语义分析等相关手段,提出了一种服务机器人选择性语义认知方法.设计了一种智能空间下选择性注意策略,选择显著性高、服务任务相关联的区域作为兴趣区域;提出了一种改进的区域卷积神经网络,将所选择兴趣区域作为先验知识来引导卷积神经网络;构建了语义分析模型,利用物品检测输出进行深度语义认知.实验结果表明,该方法可以提取服务任务相关的空间显著性信息,引导区域卷积神经网络进行物品检测,物品检测过程过滤了无关物品,与传统区域卷积神经网络相比,检测速度较快、准确率高,最终结合语义分析的方法提高了服务机器人日常家居环境下的认知能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	田国会	山东大学控制科学与工程学院	117	2087	22.0	41.0
2	陈焕朝	山东大学控制科学与工程学院	1	2	1.0	1.0