[发明专利]一种移动机器人可行区域训练数据集扩充方法有效

专利信息
申请号: 201811270865.4 申请日: 2018-10-29
公开(公告)号: CN109583302B 公开(公告)日: 2020-09-18
发明(设计)人: 蒋彦敏;张波涛;仲朝亮;王万里;吕强;吴秋轩 申请(专利权)人: 杭州电子科技大学
主分类号: G06K9/00 分类号: G06K9/00;G06K9/54;G06K9/62
代理公司: 杭州杭诚专利事务所有限公司 33109 代理人: 尉伟敏
地址: 310018 浙*** 国省代码: 浙江;33
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摘要: 发明公开了一种移动机器人可行区域训练数据集扩充方法,使用双目摄像头采集额定张包含地形地貌的原始图像,其后对图像作标准化处理,以便于后续的数据集扩充变换,随后进行图像变换扩充。在此基础上,通过图像合成、增加雨雪印记、模拟红外来扩充不同气象及拍摄条件下得到的图像样本,变换出许多特殊情况下才可能采集到的图像样本。本发明有效扩大了数据集覆盖范围,为后续的机器学习增加了更多的训练样本,显著缩短了构建数据集的周期,降低了构建数据集的成本,辅助提高了移动机器人的训练效果,提高了机器人在多种特殊情况下对可行区域的识别率。
搜索关键词: 一种 移动 机器人 可行 区域 训练 数据 扩充 方法
【主权项】:
1.一种移动机器人可行区域训练数据集扩充方法,其特征在于:包括以下步骤:步骤一:使用双目摄像头获取额定张包含不同地形地貌的原始图像,并利用双目测算所述图像上若干点之间相对位置高度,对存在相对位置高度差大于额定值的图像作标记;步骤二:使用循环剪切法每隔固定像素剪切原始图像,得到若干子图像并保存;步骤三:将所述子图像中像素小于固定像素的边缘子图像删去,剩下若干大小一致的等像素图像并保存;步骤四:从所述等像素图像中筛选出地形地貌信息所占像素比大于等于预设值的图像,然后作为初始图像保存;步骤五:将所述初始图像以预设的比例缩放,得到样本图像的数据集并保存;步骤六:两两对比所述数据集中图像的相似度,生成若干组带两张相似图像的图组,将所述图组以相似度为标准排序,将排行位于阈值之前的图组中的两张图像合成,保存合成图以及原数据集的图像为样本数据集;步骤七:以旋转变换、翻转变换、缩放变换、镜像变换,过滤变换、对比度变换以及噪声扰动为变换基本元素,生成若干种不同的变换组合,对照每种数学组合中包含的元素对样本数据集中图像进行对应的变换或扰动,将新生成的图像以及原有的图像保存为一次扩充数据集;步骤八:将一次扩充数据集中的部分图像制作副本,对副本图像增加气象效果或镜头异常效果,将一次扩充数据集中的图像以及增加效果后的图像保存为二次扩充数据集;步骤九:将二次扩充数据集中的部分图像制作副本,对副本图像进行模拟红外变换,随后将二次扩充数据集中的图像以及模拟红外变换后的图像保存为最终数据集。
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