A Robot Environment Identification Method: Image Processing Application in Duct Cleaning Robot

机译：机器人环境识别方法：管道清洗机器人中的图像处理应用

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In order to solve the issue how Duct Cleaning Robot senses the unknown duct environment, an environmental feature extraction method based on visual information is proposed. This method detects the edge of environmental images using the wavelet modulus maximum(wmm), and then extracts the geometric features of those images by Hough transformation. Finally, feed forward Back-Propagation Neural Network(BPNN) is used to environmental status identification. The relevant experimental results are given to prove the effectiveness of the proposed method.

机译：为了解决风管清洗机器人如何感知未知风道环境的问题，提出了一种基于视觉信息的环境特征提取方法。该方法利用小波模极大值（wmm）检测环境图像的边缘，然后通过霍夫变换提取这些图像的几何特征。最后，将前馈反向传播神经网络（BPNN）用于环境状态识别。给出了相关的实验结果，证明了该方法的有效性。

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来源
《2010 International Conference on Computational and Information Sciences》|2010年|p.1208-1211|共4页
会议地点
作者
Meng Bu-Min; Sun Wei;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类数据处理、数据处理系统;
关键词
Duct Cleaning Robot; Hough Transform; Image Feature Extraction; Neural Network; Wavelet Modulus Maximum;

机译：管道清洁机器人; Hough变换;图像特征提取;神经网络;小波模量最大值;

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