标题:室内环境中人穿携物品归属关系自主学习框架
作者:吴皓; 李文静; 田国会; 陈兆伟; 杨勇
作者机构:[吴皓]山东大学控制科学与工程学院, 济南, 山东 250061, 中国;[李文静]山东大学控制科学与工程学院, 济南, 山东 250061, 中国;[田国会]山东大学控制科学与工程学 更多
通讯作者:Tian, GuoHui
通讯作者地址:[Tian, G.-H] School of Control Science and Engineering, Shandong UniversityChina;
来源:浙江大学学报. 工学版
出版年:2019
卷:53
期:7
页码:1315-1322
DOI:10.3785/j.issn.1008-973X.2019.07.010
关键词:服务机器人; 个性化服务; 深度学习; 穿携物品; 物品归属关系
摘要:为了满足机器人个性化服务需求,使机器人可以根据不同的服务对象来选择专属物品进行任务的推理和规划,需要服务机器人具备自主获取人穿携物品与人的归属关; 系的能力.针对家庭环境下人穿携物品与人的归属关系获取问题,提出人穿携物品归属关系自主学习框架.采用基于物品检测模型SSD与人体姿态估计模型Ope; nPose相结合的人穿携物品检测定位方法,实现人穿携物品检测.利用基于迁移学习的卷积神经网络提取物品特征,通过后端分类器完成物品实例属性识别,使; 用人脸检测与识别模型MTCNN完成服务对象身份识别.通过归属关系自主学习策略,完成归属关系的自主学习.实验结果表明,提出的人穿携物品归属关系自主; 学习框架能够准确、高效地完成归属关系的学习,有效排除环境干扰因素对归属关系学习的影响,具有良好的准确性和鲁棒性.
收录类别:EI;CSCD;SCOPUS
资源类型:期刊论文
原文链接:https://www.scopus.com/inward/record.uri?eid=2-s2.0-85071946269&doi=10.3785%2fj.issn.1008-973X.2019.07.010&partnerID=40&md5=0df67eee014af633d0fd3be891c8024b
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