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公开(公告)号：CN109583302A
公开(公告)日：2019-04-05
申请号：CN201811270865.4
申请日：2018-10-29
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本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。
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公开(公告)号：CN109583302B
公开(公告)日：2020-09-18
申请号：CN201811270865.4
申请日：2018-10-29
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本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。
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