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申请/专利权人：兰州大学
摘要：本发明公开了一种融合强化学习和视觉的智能导盲犬避障跟踪方法，包括步骤：获取智能导盲犬行走的视频帧，利用智能导盲犬的自载摄像机获取其行走路线中的视频序列，使用FFMPEG工具提取视频帧；获取智能导盲犬在行走过程中遇到障碍物的检测框，利用YOLO检测器来获得障碍物的边界框；对获取到的视频帧进行特征提取，利用ResNet作为主干网络提取视频序列的方向梯度直方图特征；对障碍物位置进行预测，利用卡尔曼滤波估计和预测障碍物的位置，通过迭代计算来更新对障碍物状态的估计；利用全卷积跟踪器的回归分支和强化学习Q‑learning算法进行优化。本发明提供的方法使得智能导盲犬能够在陌生的环境中更为高效快速地避开障碍物，具有较强的鲁棒性。
主权项：1.一种融合强化学习和视觉的智能导盲犬避障跟踪方法，其特征在于，具体包括以下步骤：S1：获取智能导盲犬行走的视频帧，利用智能导盲犬的自载摄像机获取其行走路线中的视频序列，使用FFMPEG工具提取视频帧；S2：获取智能导盲犬在行走过程中遇到障碍物的检测框，利用YOLO检测器来获得障碍物的边界框；S3：对获取到的视频帧进行特征提取，利用ResNet作为主干网络提取视频序列的方向梯度直方图特征；S4：对障碍物位置进行预测，利用卡尔曼滤波估计和预测障碍物的位置，通过迭代计算来更新对障碍物状态的估计；S5：利用全卷积跟踪器的回归分支和强化学习Q-learning算法进行优化。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 兰州大学 一种融合强化学习和视觉的智能导盲犬避障跟踪方法
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