基于深度学习的变电站巡检机器人道路场景识别.pdf

【基于深度学习的变电站巡检机器人道路场景识别】这篇文献着重探讨了如何利用深度学习技术提高变电站巡检机器人的道路场景识别能力。在智能电网建设日益推进的背景下，变电站巡检机器人已经成为保障电力系统安全的重要工具。然而，传统方法依赖于激光雷达进行导航和避障，缺乏对道路场景的深入理解，限制了机器人的自主性和效率。 深度学习作为一种数据驱动的方法，通过多层次的非线性变换自动提取特征，避免了人为特征设计的局限性。在图像识别领域，尤其是场景识别方面，深度学习已经取得了显著的进步。文章中提到了全卷积神经网络（Fully Convolutional Networks, FCNs）的出现，这是深度学习在场景理解上的一个里程碑，它能够进行像素级的识别分割。 文献中提出了一个名为全卷积道路场景识别网络（Road Scene Recognition Network, RSRNet）的新模型。该网络由相对较浅的编码网络和结合了镜像结构与跳层融合的解码网络构成。编码网络负责提取图像特征，解码网络则用于识别图像中的目标信息。实验结果显示，RSRNet在同类网络中表现出更高的识别精度和效率，并且在实际变电站场景中也具备优秀的识别性能。 变电站巡检机器人的道路场景识别对于预测环境状况、避开障碍物、保持行驶方向至关重要。传统的手动特征提取方法在处理复杂非结构化道路时效果不佳。而深度学习的引入，特别是全卷积神经网络及其后续改进模型（如DeepLab和SegNet），通过增加神经元的感受野、处理多尺度信息，使得机器人能更精细地理解并识别变电站的复杂环境。 文章还提到了国家自然科学基金和四川省科技计划项目对该研究的资助，进一步证明了这项工作在学术和实际应用中的重要性。未来，这种基于深度学习的道路场景识别技术有望成为提升变电站巡检机器人智能化水平的关键，从而提高工作效率，增强环境适应性。