A New Floor Region Estimation Algorithm Based on Deep Learning Networks with Improved Fuzzy Integrals for UGV Robots

Sun Chi-Chia; Lin Hou-En; Lin Cheng-Jian; Xie Yun-Zhen

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A New Floor Region Estimation Algorithm Based on Deep Learning Networks with Improved Fuzzy Integrals for UGV Robots

机译：基于深度学习网络的新楼层区域估计算法，具有改进的UGV机器人模糊积分

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In this article, a new floor estimation algorithm based on multiple deep learning image segmentation and conventional texture segmentations using fuzzy integrals theory is proposed. The proposed algorithm combines an FCN-8s, a DeepLabv2, and Canny Edge Detection with superpixel segmentation, two deep learning networks, and one texture classifier to recognize a walkable floor area for UGV robots. The authors intersect three results with an Improved Fuzzy Integrals (IFI) method. The experimental results show that the combination algorithm accuracy can reach up to 97.63% on average without any other sensor assistance. In order to achieve real-time performance, the proposed algorithm has been implemented on an NVIDIA Jetson TX2 embedded platform with ROS compatible environment supporting. (C) 2019 Society for Imaging Science and Technology.

机译：在本文中，提出了一种基于多个深层学习图像分割和使用模糊积分理论的传统纹理分段的新楼层估计算法。所提出的算法将FCN-8S，DEEPLABV2和Canny Edge检测与Superpixel分割，两个深度学习网络和一个纹理分类器结合起来，以识别UGV机器人的可散步地面区域。作者与改进的模糊积分（IFI）方法相交了三个结果。实验结果表明，组合算法的精度平均达到97.63％，没有任何其他传感器辅助。为了实现实时性能，所提出的算法已经在NVIDIA Jetson TX2嵌入式平台上实现了ROS兼容环境支持。（c）2019年成像科技协会。

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来源
《Journal of Imaging Science and Technology》 |2019年第3期|030408.1-030408.10|共10页
作者
Sun Chi-Chia; Lin Hou-En; Lin Cheng-Jian; Xie Yun-Zhen;
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作者单位

Natl Formosa Univ Dept Elect Engn Huwei Township Yunlin Taiwan|Natl Formosa Univ Smart Machine & Intelligent Mfg Res Ctr Huwei Township Yunlin Taiwan;

Natl Formosa Univ Dept Elect Engn Huwei Township Yunlin Taiwan;

Natl Chin Yi Univ Technol Dept Comp Sci & Informat Engn Taichung Taiwan;

Natl Chin Yi Univ Technol Dept Comp Sci & Informat Engn Taichung Taiwan;

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