【摘 要】
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图案编码是移动机器人视觉导航中全局定位的关键参照物。通过降低图像编码的影像尺寸和质量有助于减少运算量,以提升算法实时性,但对应特征图像更易受以运动模糊为主的干扰而
【机 构】
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湖北工程学院经济与管理学院,西北工业大学自动化学院,陕西学前师范学院
【基金项目】
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国家自然科学基金青年项目(72002067),教育部人文社会科学研究规划基金(20YJCZH081),湖北省教育厅科学研究计划重点项目(D20202701),湖北省教育厅科学研究计划(B2019389)资助
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图案编码是移动机器人视觉导航中全局定位的关键参照物。通过降低图像编码的影像尺寸和质量有助于减少运算量,以提升算法实时性,但对应特征图像更易受以运动模糊为主的干扰而影响识别的准确性,使得定位失败进而造成整个多智能体控制系统失效。提出了一种优化的低分辨率特征图像码识别方法,在预处理部分将特征图像转换为其Hu不变矩的特征信号矩阵,再将特征图像作为一个特征分量补充到该特征信号矩阵中,通过构建的Hu-DBN神经网络信号分类器对信号矩阵进行学习,从而实现低分辨率自定义图像特征码影像在较高运动容差条件下的准确识别。既避
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