变电站巡检机器人道路语义分割方法及其应用
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TP391.41

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四川省重大科技专项(18ZDZX0162)


Research and Application of Road Semantic Segmentation Method for Substation Inspection Robot
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    摘要:

    为提升变电站巡检机器人对道路场景的识别理解能力,本文将深度学习技术应用于变电站巡检机器人中,提出了一种适用于变电站道路场景的全卷积语义分割网络。该网络借鉴Enet编码结构提取图像特征,同时融入多种解码结构来获取更多有效特征,恢复图像目标信息。同时,针对巡检机器人以及变电站道路特点,将语义分割结果转化为机器人前方目标信息以及机器人偏离情况信息,辅助机器人导航避障。通过实验表明,本文提出的网络有效的提升了图像分割精度,并能较好的适应于实际变电站环境中,为机器人提供了有效的道路场景信息。

    Abstract:

    In order to improve the understanding ability to the road scenes of substation inspection robot, a full convolution semantic segmentation network based on deep learning technology is applied to substation inspection robot to segment road scenes. The network learns from the ENet encoder structure to extract image features, and incorporates multiple decoder structures to acquire more effective features and recover image target information. At the same time, according to the characteristics of the inspection robot and substation road, the semantic segmentation results are transformed into the target in front of the robot and the deviation of the robot to assist the robot navigation obstacle avoidance. Experimental results show that the proposed network improves the image segmentation accuracy effectively and can be well adapted to the actual substation environment to provide effective road scene information for the robot.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

鲜开义,杨利萍,周仁彬,等. 变电站巡检机器人道路语义分割方法及其应用[J]. 科学技术与工程, 2020, 20(15): 6151-6157.
Xian Kaiyi, Yang Liping, Zhou Renbin, et al. Research and Application of Road Semantic Segmentation Method for Substation Inspection Robot[J]. Science Technology and Engineering,2020,20(15):6151-6157.

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  • 收稿日期:2019-09-04
  • 最后修改日期:2020-06-15
  • 录用日期:2019-10-24
  • 在线发布日期: 2020-06-24
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