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基于SVM的移动机器人路标识别算法  
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【英文篇名】 SVM-Based Algorithm for Waymark Recognition of Mobile Robots
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【作者】 易东; 黄玉清;
【英文作者】 YI Dong; HUANG Yu-qing (School of Information Engineering; Southwest University of Science & Technology; Mianyang 621010; China);
【作者单位】 西南科技大学信息工程学院;
【文献出处】 兵工自动化 , Ordnance Industry Automation, 编辑部邮箱 2009年 08期  
期刊荣誉:ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 移动机器人; 路标识别; 支持向量机; 分类器;
【英文关键词】 Mobile robot; Waymark recognition; SVM; Classification;
【摘要】 提出一种基于支持向量机的移动机器人路标识别算法,其利用SVM分类器对大量的交通标志进行识别。该方法对于场景光线强度变化,图像存在形变以及路标存在阴影遮挡和距离较远等情况都具有学习能力与容错性。实验结果表明,基于SVM的移动机器人路标识别分类器在复杂的室外环境下是有效的、具有鲁棒性的。
【英文摘要】 A waymark recognition algorithm for mobile robot based on Support Vector Machine (SVM) is proposed. Its process traffic sign uses SVM classification. The method shows its learning ability and fault tolerance in various circumstances such as different light intensity, image distortion, shadowing and long shooting distance. Experiment results show the waymark’ s classification is efficient and it has robustness in complicated outdoor environment.
【基金】 国防科工委基础项目(A3120060264)
【更新日期】 2009-08-21
【分类号】 TP242
【正文快照】 0引言路标图像识别是移动智能机器人环境感知中一项重要任务。支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是由Vapnik提出的研究有限样本下机器学习规律的统计学习方法,通过结构风险最小化原理[1](Structural Risk Minimization,SRM)来提高泛化能力,解决了非线性、高维数、局部极?

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