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针对变电站巡检机器人导航精度低与巡检点识别魯棒性差的问题，提岀一种采用动态双窗口的视觉导航与路径特征识别方法。根据导航图像匹配结果和相机位姿偏差动态设置导航窗口，将图像由传统的红绿蓝颜色空间转换为色调、饱和度和亮度颜色空间进行灰度图重构，利用分区自适应阈值分割算法提取导航路径并将其简化为直线模型，使用最小二乘法拟合计算岀机器人与导航路径的距离偏差，同时将全视野范围作为特征识别窗口，根据路径长宽比改进基于区域建议的 Faster r-cnn算法，最终完成对5种路径特征的识别。实验结果表明，在强光照和弱光照条件下，该方法所得巡检机器人的直线跟踪与曲线跟踪偏差分别小于5mm和25mm，对5类路径特征的平均识别准确率达到98.6%，与传统HoG+SVM目标检测方法相比，有效提高了导航精度和路径特征识别鲁棒性。
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