一种采用基于局部感受野的极速学习机的室内场景识别方法

摘要

本发明涉及一种采用基于局部感受野的极速学习机(LRF‑ELM)来处理室内场景分类问题的方法，属于移动机器人的室内场景识别方法。该方法包括:1)采集作为训练样本的2‑D雷达信息；2)采集作为测试样本的2‑D雷达信息；3)对雷达信息进行二值化图像信息提取；4)训练LRF‑ELM网络得到最优输出权重；5)通过测试集验证该方法进行场景识别的准确率。本发明在神经网络的基础上，对基于2‑D雷达信息的室内场景识别的正确性进行判断，缩短了运算时间，大大提高了场景识别的效率。