基于卷积神经网络的壁面清洗机器人障碍物检测识别算法

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	基于卷积神经网络的壁面清洗机器人障碍物检测识别算法
	郭润兰; 史方青; 范雅琼; 何智
刊名	兰州理工大学学报
	2022-08-15
卷号	48 期号:04 页码:83-89
关键词	清洗机器人障碍物识别卷积神经网络深度学习
英文摘要	结合机器人的工作原理以及卷积神经网络(CNN)在图像分类中的应用，提出了一种基于卷积神经网络的壁面障碍物检测识别算法.首先，以壁面障碍物准确识别为目标，构建壁面障碍物图像库；然后，通过对VGG-16网络简化后进行优化，得到适合壁面障碍物准确识别的卷积神经网络模型.在此基础上，设计该网络由输入层、4层卷积层、2层池化层、1层全连接层以及输出层组成，进一步利用3×3卷积核对训练样本进行卷积操作，并将所获取的特征图以2×2领域进行池化操作.重复上述操作后，通过学习获取并确定网络模型参数，得到最佳网络模型.实验结果表明，障碍物的识别准确率可达99.0%,具有良好的识别能力.
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语种	中文
内容类型	期刊论文
源URL	[http://ir.lut.edu.cn/handle/2XXMBERH/159666]
专题	机电工程学院
作者单位	兰州理工大学机电工程学院
推荐引用方式 GB/T 7714	郭润兰,史方青,范雅琼,等. 基于卷积神经网络的壁面清洗机器人障碍物检测识别算法[J]. 兰州理工大学学报,2022,48(04):83-89.
APA	郭润兰,史方青,范雅琼,&何智.(2022).基于卷积神经网络的壁面清洗机器人障碍物检测识别算法.兰州理工大学学报,48(04),83-89.
MLA	郭润兰,et al."基于卷积神经网络的壁面清洗机器人障碍物检测识别算法".兰州理工大学学报 48.04(2022):83-89.