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，改进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割的新楼层估计算法。该算法将FCN-8S，DEEPLABV2和Canny Edge检测与超像素分割，两个深度学习网络和一个纹理分类器组合，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）方法相交三个结果。实验结果表明，组合算法精度平均可达高达97.63％而无需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，具有ROS兼容环境支持。（c）2019年成像科技协会。

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来源
《Journal of neurosurgical sciences》 |2019年第3期|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 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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原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类头部及神经外科学;
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