[发明专利]基于ESN神经网络的移动机器人场景识别方法有效
| 申请号： | 201810028630.8 | 申请日： | 2018-01-10 |
| 公开（公告）号： | CN108256463B | 公开（公告）日： | 2022-01-04 |
| 发明（设计）人： | 苑晶;杨少坤;董星亮;孙沁璇 | 申请（专利权）人： | 南开大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人： | 杜文茹 |
| 地址： | 300071*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 一种基于ESN神经网络的移动机器人场景识别方法：从构成场景的图像序列中，提取ORB特征点，再从提取到的ORB特征点中，提取PIRF特征点；对从图像序列中提取的PIRF特征点，使用词袋模型建立词袋码本，使用词袋码本为图像序列中的每幅图像计算编码向量；构建ESN神经网络，以每幅图像的编码向量作为ESN神经网络的输入，在线训练ESN神经网络，根据输出结果识别和提取图像序列中的场景信息。本发明以场景中的动态物体对场景识别带来的随机性，对于高动态环境有很强的适应性。本发明大大减小了搜索规模和难度，提高了搜索和识别的效率。本发明有很好的适用性，可以方便有效地完成场景序列的识别和分类，保证识别的准确性同时，提高了识别速度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 esn 神经网络 移动 机器人 场景 识别 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于ESN神经网络的移动机器人场景识别方法，其特征在于，包括如下步骤：1)从构成场景的图像序列中，提取ORB特征点，再从提取到的ORB特征点中，提取PIRF特征点；2)对从图像序列中提取的PIRF特征点，使用词袋模型建立词袋码本，使用词袋码本为图像序列中的每幅图像计算编码向量；3)构建ESN神经网络，以每幅图像的编码向量作为ESN神经网络的输入，在线训练ESN神经网络，根据输出结果识别和提取图像序列中的场景信息。
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