基于深度相机的室内障碍物检测算法.pdf

文档介绍：第45卷第3期 武 汉 科 技 大 学 学 报 ,
2022年6月 , 。
要手段 对机器人的安全及稳定作业至关重要 其 仇旭阳等[7]利用 网络改进 模
, , DenseNet YOLOv3
主要分为识别和测量两个部分 目前障碍物识别 型以提升 障 碍 物 识 别 率 并 采 用 立 体 匹 配 模 型
。 ,
方面的研究 成 果 非 常 丰 富 如 常 见 的 [1] 得到双目图像的视差图 然 后 进 行 被 测
, YOLO 、 PSMNet ,
[2] [3]等 这 些 算 法 各 有 优 势 其 目标深度 估 计 其 方 法 主 要 针 对 交 通 场 景 中 的
FastRCNN 、SSD , , ,
中 融 合 了 和 的 障碍物检测 刘中等 [8]以 区 域 为 单 位 分 别 计 算
,SSD YOLO FasterRCNN An- 。
理念 并 结 合 不 同 卷 积 层 的 特 征 作 出 预 测 颜色对比 度 和 深 度 对 比 度 根 据 得 到 的 区 域 显
chor , , ,
在识别精度和识别速度上得到很好的平衡 障碍 著性值来 分 割 目 标 但 这 种 方 法 在 显 著 性 区 域
。 ,