机械工程学报

作者：李鹏越, 田建东, 王国霖, 李小毛, 唐延东, 吴成东

单位：1. 东北大学机器人科学与工程学院 沈阳 110819;；2. 中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室 沈阳 110016;；3. 中国科学院机器人与智能制造创新研究院 沈阳 110016;；4. 中国科学院大学 北京 100049;；5. 上海大学机电工程与自动化学院 上海 200444

关键词：环境共融,机器人,去雪,深度学习；

基金：国家自然科学基金资助项目（91648118，61473280，61821005）。

针对雪天气影响共融机器人视觉系统鲁棒性的问题，提出了一种基于雪模型和深度学习融合的去雪算法。根据雪的成像过程推导了一个简化的雪模型，设计了一个基于该模型的深度去雪网络，该网络由雪花检测子网络和去除子网络串联组成。雪花检测子网络采用了残差学习网络，该网络可以准确地学习雪图像和无雪图像之间的差异。去雪子网络采用了密集连接的U型网络。它一方面利用U型网络保留背景的细节信息，另一方面利用DenseNet将低层特征复用到高层的特点来提高去雪的准确度，将它们结合后缓解了去雪过度导致背景细节丢失和去雪不彻底之间的矛盾。试验证明这种基于雪模型的深度去雪网络能够较好地检测和去除图像中的雪花。

来源：2019年第11期

《机械工程学报》期刊编辑部

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