基于深度神经网络迁移学习的 Pendubot 角位置估计
计算机视觉与模式识别
2023-05-22 v2 系统与控制
图像与视频处理
系统与控制
摘要
本文引入一种基于机器学习的方法，从所捕获的 Pendubot 图像中估计其角位置。首先，提出一种使用常规图像处理技术的基线算法来估计角度。该基线算法在 Pendubot 运动不快的情况下表现良好。然而，在自由落体快速运动时，Pendubot 在捕获图像中呈现为模糊物体，导致基线算法无法估计角度。为此，引入一种基于深度神经网络（DNN）的算法来应对这一挑战。该方法依赖迁移学习思想，以便在极小的微调数据集上训练 DNN。基线算法用于生成微调数据集的 ground truth 标签。在留出评估集上的实验结果表明，所提方法对清晰与模糊图像分别取得了 0.02 和 0.06 度的中位数绝对误差。
引用
@article{arxiv.2201.12649,
title = {Transfer Learning for Estimation of Pendubot Angular Position Using Deep Neural Networks},
author = {Sina Khanagha},
journal= {arXiv preprint arXiv:2201.12649},
year = {2023}
}