挖掘机器人铲斗不变矩及改进BP网络识别方法

摘要：

在利用视觉信息跟踪、识别挖掘机器人铲斗目标时,实时采集的铲斗图像存在旋转、平移、缩放等情况.为提高对铲斗目标的识别能力,提出了基于不变矩和神经网络相结合的铲斗目标识别方法.提取铲斗图像对于平移、旋转、缩放具有不变性能的7个不变矩特征向量,归一化后作为改进BP神经网络的训练样本及测试样本.应用训练后的神经网络对铲斗目标进行识别,仿真表明该方法具有较好的识别能力.

关键词：挖掘机器人、不变矩、神经网络、图像、识别

所属期刊栏目：33

分类号：TP242.3(自动化技术及设备)

资助基金：国家自然科学基金资助项目50775029;中央高校基本科研业务费专项资金资助项目N090603008

在线出版日期：2012-05-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：426-430