控制理论与应用

作者：陈昊天,郑阳,张钰桐,孙凤池,黄亚楼

单位：南开大学,南开大学,南开大学,南开大学,南开大学

关键词：自主机器人; 场景理解; 图像分割; 先验知识; 支撑语义关系

基金：国家自然科学基金项目, 天津市自然科学基金项目, 中国民航信息技术科研基地开放课题基金

场景理解是智能自主机器人领域的一个重要研究方向, 而图像分割是场景理解的基础. 但是, 不完备的训练数据集, 以及真实环境中的罕见情形, 会导致在图像分割时存在先验知识不完备的情况, 进而影响图像分割的效果. 因此, 提出在RGB-D图像上使用抽象的支撑语义关系来解决多样的物体形态所面对的先验知识不完备问题. 在先验知识不完备情况下, 针对自底向上的图像分割过程中被过度分割出的物体块, 首先对物体块间的支撑语义关系进行建模并计算其支撑概率, 然后构造能够度量场景总体稳定性的能量函数, 最后通过SWC(Swendsen-Wang cuts)随机图分割算法最小化该能量函数的值, 将物体块间的支撑概率转化为强支撑语义关系并完成物体块合并, 实现先验知识不完备情况下的图像分割. 实验结果证明, 结合支撑语义关系的图像分割能够在先验知识不完备的情况下, 将同一物体被过度分割的部分重新合并起来, 从而提升了图像分割的准确性.

来源：2019年第4期

《控制理论与应用》期刊编辑部

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