室内场景智能识别系统的设计与实现

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1、分类号：单位代码：10140密级：公开学号：4031541941专业学位论文中文题目：室内场景智能识别系统的设计与实现英文题目：DesignandImplementationofIntelligentRecognitionSystemforIndoorScenes论文作者：王泽瑜指导教师：张利教授专业：计算机技术完成时间：二○一八年四月申请辽宁大学硕士专业学位论文室内场景智能识别系统的设计与实现DesignandImplementationofIntelligentRecognitionSystemforIndoorScenes作者：王

2、泽瑜指导教师：张利教授专业：计算机技术专业方向：人工智能答辩日期：2018年5月24日二〇一八年五月·中国沈阳辽宁大学学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文是本人在导师的指导下独立完成的。论文中取得的研究成果除加以标注的内容外，不包含其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果，不包含本人为获得其他学位而使用过的成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体均已在文中进行了标注，并表示谢意。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同

3、意学校保留并向国家有关部门或机构送交学位论文的原件、复印件和电子版，允许学位论文被查阅和借阅。本人授权辽宁大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编学位论文。同时授权中国学术期刊（光盘版）电子杂志社将本学位论文收录到《中国博士学位论文全文数据库》和《中国优秀硕士学位论文全文数据库》并通过网络向社会公众提供信息服务。学校须按照授权对学位论文进行管理，不得超越授权对学位论文进行任意处理。保密（），在年后解密适用本授权书。（保密：请在括号内划“√”）授权人签名：指导教师签名：日期：

4、年月日日期：年月日摘要摘要随着深度学习的产生和发展，利用深度学习研究机器视觉成为国内外学者研究的热点，其中室内环境场景识别与分类取得了巨大的进展。室内环境场景识别与分类技术的发展，对于家庭式移动机器人的后续研究具有基础性建设性的作用，对提高国民生活质量也有重要的意义。传统的场景识别与分类技术采用人工提取特征，存在着效率低，扩展性差，实时性差，准确率低等诸多缺点，因此，本文提出一种新的网络结构识别模型，设计实现了对视频图像的室内场景智能识别系统。本文在卷积神经网络的研究基础上，提出一种带有贝叶斯滤波和随机森林分类器的卷积神经网络结构Pla

5、ce-AlexNet，设计并实现了室内场景智能识别系统。图像获取模块，系统选用place205图像数据集中的11类作为场景识别模型的训练数据集，同时用视觉传感器实现测试图像数据的获取。图像预处理模块，对图像进行双线性插值归一化操作，将图像统一到227*227的大小；对图像进行去均值，将各个维度的数据都中心化到0，减少网络计算量，完成预处理。场景识别模型构建模块，以包含5层卷积层和3层全连接层的AlexNet为基础，在最后一层嵌入贝叶斯滤波实现视频图像的时间相关性场景识别功能；同时采用随机森林作为分类器提高对室内场景分类的准确率；利用网络

6、结构的反向传播循环训练更新权重以减少误差，直至达到期望的结果。可视化显示模块，本文采用机器人操作系统的可视化软件Rviz，实现室内场景智能识别系统的可视化显示。本系统利用Python语言在Ubuntu平台上对室内场景识别系统进行程序的代码编写，经系统测试后，证明了利用Place-AlexNet网络识别模型对室内环境场景识别问题上的有效性和稳定性，且平均能够达到88.23%的识别正确率，实现了系统的预期要求。关键词：场景识别，卷积神经网络，贝叶斯滤波，随机森林IABSTRACTABSTRACTWiththeemergenceanddeve

7、lopmentofdeeplearning,thestudyofmachinevisionhasbecomeahottopicindomesticandforeignscholars,amongwhichtherecognitionandclassificationofindoorenvironmentscenehasmadegreatprogress.Thedevelopmentofindoorenvironmentscenerecognitionandclassificationtechnologyhasabasicandconst

8、ructiveeffectonthefollow-upresearchoftheFamilymobilerobot,anditalsohasimportantsignificanceforimproving