智能机器人目标检测的深度学习算法研究

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1、：分类号：密级ＵＤＣ：：编号工学硕士学位论文智能机器人目标检测的深度学习算法研究硕士研究生：张思雨指导教师：朱齐丹教授学科、专业：控制科学与工程论文主审人：孟浩教授哈尔滨工程大学２０１８年１月分类号：密级：UDC：编号：工学硕士学位论文智能机器人目标检测的深度学习算法研究硕士研究生：张思雨指导教师：朱齐丹教授学位级别：工学硕士学科、专业：控制科学与工程所在单位：自动化学院论文提交日期：2018年01月论文答辩日期：2018年03月学位授予单位：哈尔滨工程大学ClassifiedIndex:U.D.C:ADissertat

2、ionfortheDegreeofM.EngResearchonDeepLearningAlgorithmofObjectDetectionforIntelligentRobotCandidate:ZhangSiyuSupervisor:Prof.ZhuQidanAcademicDegreeAppliedfor:MasterofEngineeringEngineeringField:ControlScienceandEngineeringDateofSubmission:Jan,2018DateofOralExamination:Mar,2018Univers

3、ity:HarbinEngineeringUniversity智能机器人目标检测的深度学习算法研究摘要智能机器人是人工智能的重要载体，不仅在工业领域、在日常生活和工作的各个领域都有着广泛应用。智能机器人目标检测技术是智能机器人认识其所处环境的能力，是智能机器人完成任务所必需的技能之一，也是待解决的难题。对于应用于智能机器人的目标检测算法，本文做了深入探究，下面按照条理列出所研究内容：1.介绍了传统的目标检测算法——采用滑动窗口和模板匹配相结合的算法。由于这种算法有很多不足，而深度学习算法在很多图像识别、检测任务中表现出了其优势：不依赖人工经验、且鲁棒性更好，速

4、度更快。因此，本文所设计的目标检测算法是基于深度学习的，以期达到更好的准确性和快速性。2.深度学习，尤其是卷积神经网络，凭借其独有的结构，对于图像领域有着很大的优势。以之为原型的目标检测算法也越来越突显出强大的潜力。3.基于FasterRCNN设计了适用于本课题的目标检测算法。首先，构建了特征提取网络结构，由多个卷积层堆叠而成，用于提取输入数据的原始特征。这个特征提取的过程完全是自动的，不需要任何的人工干预，而且与传统的特征相比，卷积特征更抽象包含的信息更丰富。然后，构建了区域提取网络，也是一个卷积网络，用于接收原始特征作为输入，提取图像的感兴趣区域，大大缩短

5、了候选区域选取的时间消耗。接着，构建了分类与位置回归网络，由ROIPooling层和全连接层组成。接收原始卷积特征和图片的感兴趣特征同时输入，经过两个全连接层后分别输出图中的分类结果和边框位置信息。建立了同时包含小目标物体与尺寸跨度较大物体的9类物体数据集。利用预训练模型与自建数据集训练模型并进行实验，在多数情况下检测效果很好，但仍存在改进的空间。4.小目标物体的检测一直是一个难点问题，定位精度也需要进一步提高，针对这个问题，提出一种深层与浅层特征融合的方法，浅层特征包含更多的细节信息有效地提高了小目标物体的检测能力；本课题的目标检测任务既包括待抓取的较小目标

6、，又包括障碍物、参考物等尺度变化范围较大的物体，考虑到Inception结构提取到的特征包含多种尺度，因此将其引入到算法中；激活函数改用C.ReLU函数，卷积核数目减半，在保证准确率的前提下，大大减少了计算量，加快了模型的检测速度。最后，分别进行了对比实验和综合实验，检测结果证实了改进算法拥有更高的准确率、更高的定位精度和更快的检测速度。5.介绍了本课题所搭建的智能机器人平台，构建了基于NvidiaTegraX2嵌入式开发板的智能机器人目标检测平台。设计了智能机器人目标检测系统，编写了交互性良好、使用便捷的软件应用程序。利用智能机器人目标检测应用程序完成检测试

7、验。关键词：智能机器人；目标检测；深度学习；卷积神经网络智能机器人目标检测的深度学习算法研究ABSTRACTIntelligentrobotisoneofimportantcarrierofartificialintelligenceandhaswidelyusednotonlyintheindustrialfieldbutalsoineveryareaofourdailylifeandwork.Theobjectdetectiontechnologyisoneoftheskillsnecessaryforanintelligentrobottofulfill

8、itsmissionandisalso