基于卷积神经网络的位置识别

被引：10

作者：

王丽君

于莲芝

机构：

[1] 上海理工大学光电信息与计算机工程学院

来源：

关键词：

视觉位置识别; 卷积神经网络; 动态环境;

D O I：

10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2017.01.029

中图分类号：

TP391.41 []; TP183 [人工神经网络与计算];

学科分类号：

080203 ; 081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

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。

引用

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