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申请/专利权人：杭州骅羲智能科技有限公司
摘要：本发明公开了一种基于改进SGD算法的室内障碍物检测方法、系统及设备，涉及人工智能技术领域，尤其涉及扫地机器人在室内移动过程中的室内障碍物检测，其目的在于提高扫地机器人对室内障碍物的检测精度。具体步骤如下：采集室内障碍物数据；搭建障碍物检测网络；优化器使用改进的DASE‑SGDM算法对检测网络进行训练，在算法中新增更新二阶矩阵参数，优化、更新检测网络的参数。本发明通过采用DASE‑SGDM算法来更新网络参数，相比传统的SGD算法存在的不能自适应更新学习率，且因学习率选择不当而产生震荡过大的缺点进行改进。能有效防止在震荡过程中跳出最优解的现象发生，以此来提高模型的性能，最终实现提高扫地机器人对室内障碍物的检测精度。
主权项：1.一种基于改进SGD算法的室内障碍物检测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1，获取室内障碍物样本图像与标签数据；步骤S2，构建障碍物检测识别模型；步骤S3，训练障碍物检测识别模型；采用步骤S1中的室内障碍物样本图像及标签数据对步骤S2构建的障碍物检测识别模型进行训练，训练时采用DASE-SGDM算法更新网络参数；DASE-SGDM算法具体为：步骤S3-1，初始化参数、，设置动量参数、指数衰减率提公开、梯度变化方向计数器、性能反馈因子，并计算初始梯度值： ；步骤S3-2，更新一阶矩参数： ；步骤S3-3，更新二阶矩参数： ；步骤S3-4，利用更新后的一阶矩参数、二阶矩参数更新网络参数与梯度值：步骤S3-5，重复步骤S3-2至步骤S3-4，直至训练结束；其中，表示更新前的网络参数，表示更新前的一阶矩参数，表示更新前的二阶矩参数，表示更新前的梯度值；步骤S4，利用障碍物检测识别模型对扫地机器人获取的室内待测图像进行障碍物实时识别，得到障碍物检测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 杭州骅羲智能科技有限公司 基于改进SGD算法的室内障碍物检测方法、系统及设备
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