火星表面影像分割数据集及性能评估

摘要：

随着深空探测技术的不断进步,中国火星探测任务天问一号搭载的"祝融号"火星车成功着陆火星,并开展火星表面影像采集工作.火星表面的主要障碍物是岩石,这些形状、大小不同的岩石将会影响火星车在科学探索任务中的路径规划.准确的岩石分割对于火星车避障和路径规划具有重要意义.由于目前对于天问一号所拍摄的图像数据集应用较少,且多数火星图像的分割数据集处于非公开状态,在一定程度上阻碍了火星岩石分割相关算法的研究.为此,面向"祝融号"火星车上搭载的导航地形相机所拍摄的火星表面影像,通过人工进行图像筛选和标记,建立一个火星表面影像分割数据集TWMARS.该数据集共包含336张火星图像,将其按比例随机划分为训练集、验证集和测试集,在现有的语义分割算法上进行数据集性能评估实验,结果表明,在MobileNet、ResNet等系列卷积神经网络模型上运行TWMARS数据集,平均像素精度和平均交并比最高分别可达83.0％和77.4％,在经典语义分割算法上获得较高的准确率,可应用于火星岩石检测算法的相关研究.

关键词：天问一号任务、火星车、导航地形相机、火星表面影像、分割数据集

所属期刊栏目：49

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家重点研发计划2019YFB1803103

在线出版日期：2023-05-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：262-268