室内环境下基于R-CNN的光照自适应物体检测

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物体检测是工作于室内环境的移动机器人必须解决的问题。物体检测受到环境动态变化的影响,其中尤以光照变化的影响最为明显。分析室内环境中光照变化特点,研究如何通过提取图像空间特征快速识别环境中光照状况,并以光照识别结果控制物体检测模式切换,在不同光照状态下,自适应地选择使用图像传感器或者激光传感器数据,结合深度学习的特征选择能力,保证物体检测性能。机器人运行时,首先通过提取图像在CIEXYZ空间Y分量上的统计特征,并结合一些其他特征,实现快速地对图像拍摄时所处环境的光照状态进行估计;在光照适中的情况下,利用R-
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