控制理论与应用

2020年09期

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采用卷积神经网络的低风险可行地貌分类方法

张琪安;张波涛;吕强;王亚东

针对现有识别方法中风险地貌误判率高、手动地貌特征提取具有局限性等问题,提出了用于室外移动机器人的低风险地貌识别策略.该策略以降低移动机器人遇险率为高优先级目标,采用双重验证策略,首先采用多分类器对所有地貌进行识别,其后使用二分类器对多分类结果中的安全地貌再次鉴别.基于该策略,分别设计了2个卷积神经网络(CNN), Terrain–CNNⅠ用于多分类识别, Terrain–CNNⅡ则用于二分类安全确认.为解决地貌样本相对稀缺问题,收集了包含水面、草地、泥地、柏油路、沙地、碎石路共6类地貌图像,通过数据增强方式快速扩充数据集用于网络的训练与测试.实验结果表明:所述方法在维持整体地貌识别率很高的前提下,显著降低了关键危险地貌的误判率. (共7页)
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