【摘 要】
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为了对现有机器人的物体识别进行优化和改进,提出了一种新的权重计算方法进行室内场景图像识别。该方法通过对输入场景的转换获取无向带权图,在表面法方向的基础上,使用表面
【基金项目】
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国家自然科学基金,61273078~~
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为了对现有机器人的物体识别进行优化和改进,提出了一种新的权重计算方法进行室内场景图像识别。该方法通过对输入场景的转换获取无向带权图,在表面法方向的基础上,使用表面凹凸度这一指标来进行表面粗糙度综合判定,取代了传统的布尔判定,大大提升了抗噪性能,避免出现错误传递放大的情况。基于快速图像分割算法及时识别未知物体。实验结果表明：提出方法的鲁棒性及抗噪能力均较强,优于单纯基于法方向的方法。与基于深度学习与推测的同类方法相比,所提方法性能更好,更适用于实际识别。
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