遥感图像语义分割空间全局上下文信息网络

为了解决卷积神经网络(CNN)在语义分割特征提取阶段容易丢失空间信息以及边界信息不明确的问题,基于U-Net基线网络提出空间全局上下文信息网络(NC-Net). 增加再编码阶段(ReEncoder),以增强空间信息识别能力. 在Decoder阶段输出多尺度特征,与ReEncoder阶段结合获取全局上下文信息. 保留边界损失函数,设计多尺度损失函数级联方法,优化整体网络. 在GID以及WHDLD数据集上的实验结果表明,该方法的总体准确度达到最好成绩,明显优于其他基线模型.     

三维环境中机器人路径规划算法改进

为解决快速扩展随机树算法(rapid-exploration random tree, RRT~*)在三维环境中盲目搜索路径以及缺乏节点扩展记忆性等问题,提出一种融合蚁群算法的双向搜索算法ACO-RRT~*。为适应精细化三维建模环境和解决地面起伏不平坦等问题,对RRT~*算法进行改进优化。采用双向搜索策略,在起点和终点同时运行改进后的RRT~*算法和蚁群算法,相向而行,对路径长度和运行时间进行优化。针对生成路径不够平滑等问题,引入B样条曲线平滑策略优化路径。仿真结果表明,所提算法能够有效用于机器人三维路径规划。