【摘 要】
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随着服务机器人硬件成本的下降和相关理论技术的不断成熟,不同类型的服务机器人已经广泛应用于各个服务领域。餐厅服务机器人主要是通过对餐桌中的餐具进行实时的分析,代替人
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随着服务机器人硬件成本的下降和相关理论技术的不断成熟,不同类型的服务机器人已经广泛应用于各个服务领域。餐厅服务机器人主要是通过对餐桌中的餐具进行实时的分析,代替人类收拾已使用过的餐具,以减轻人类的负担。服务机器人在餐具清理行动时,需要实时检测出餐具所在的位置,并识别出该餐具的具体类型和有无食物。针对该问题,本文主要研究了服务机器人餐具检测和识别方法,相关工作如下:(1)采用多视角学习的方法对餐具进行检测。首先利用SLIC(Simple Linear Iterative Cluster)超像素算法将整幅图像初步分割成少量的超像素节点,然后以超像素为图模型的节点,以超像素点之间的近邻关系确定图模型的边,构建表示超像素节点之间相似性的图模型。用图像多个视角下的特征构建超像素节点之间的近邻关系,然后综合地学习这些图模型,生成超像素点之间的相似性值。假设边缘节点是背景信息,那么与这些种子节点具有较低相似性的超像素点更有可能是图像中的餐具。(2)通过构建分类器的方法进行餐具识别。为了提高餐具识别的分类效果,本文利用多视角特征融合算法对多个视角下的图像特征进行学习,构建独特性和区分性更强的图像特征,用于分类器的构建。在真实图像数据中的实验效果也验证了这种特征融合算法的有效性和可行性。相比单视角特征,这种特征融合算法能够使得不同视角下的视觉特征互相补充,以增强其区分性。本文的实验也表明基于多视角特征融合的识别方法能够较好地识别出餐具的类别。
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