基于网格化SURF特征的野外环境地形分类

摘要：

　　野外环境下移动机器人地形分类受到外界复杂多变条件状况的干扰和影响。本文在SURF特征的基础上，通过改进和优化，使其成为一种网格化的SURF分类特征，并把这种特征应用于野外环境移动机器人的地形分类。通过与传统的视觉特征如颜色直方图、颜色矩特征在不同数据集上的效果对比，实验结果显示网格化SURF特征不仅可以被应用到野外环境地形分类中去，而且在光照条件不稳定的环境下依然保持较好的分类性能，从而表明网格化SURF特征在野外环境地形分类中的适用性和鲁棒性。

关键词： 野外环境 移动机器人 网格化SURF特征 地形分类

作者: 陈铭 代晓芳 吕周南 孙凤池 苑晶

作者单位: 南开大学软件学院,天津300071 南开大学计算机与控制工程学院,天津300071

会议类型: 国际会议

会议名称: The 33th Chinese Control Conference第33届中国控制会议

会议地点: 南京

会议语种:中文

页码: 8253-8258

在线出版日期: 2014-07-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）