视觉感知启发的面向出舱活动的物体识别技术研究 |
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引用本文: | 张菊莉,马钟,贺占庄,周革强,何双亮.视觉感知启发的面向出舱活动的物体识别技术研究[J].载人航天,2018(1). |
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作者姓名: | 张菊莉 马钟 贺占庄 周革强 何双亮 |
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作者单位: | 西安微电子技术研究所;中国航天员科研训练中心; |
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摘 要: | 为提高航天员出舱活动(EVA)的工效,提出了一种基于视觉感知启发的物体识别方法。首先对视觉观察到的一定区域内的图像进行采集,然后进行二值化赋范梯度的特征提取,并预测物体所在区域的矩形框,选取比该矩形框扩大一定范围的图像作为输入,传递给深度卷积神经网络CNN进行类别识别和精定位。在自建的数据集上进行测试验证,结果表明:该方法达到了88.2%的平均识别准确率,识别速率为0.047 s,可以满足舱外物体识别需求。该方法可为信息化、智能化的出舱活动任务提供参考,对提高出舱活动任务的工效具有重要意义。
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