使用深度学习对于楼梯尺寸进行检测

Question

求问各路大神，可否提供一点思路
目标：使用深度学习，输入拍摄的楼梯全貌的rgb彩色图像和对应的深度图像，训练神经网络，实现对于台阶的属性输出，包括：楼梯有多少层、每层的层高是多少、每层的踏面宽度是多少
数据集：对于台阶固定距离拍摄的rgb彩色图和深度图及拍摄距离，每层台阶的踏面宽度、每层台阶的高度、楼梯的总层数。
用于机器人爬梯前的步态规划及定位，感觉不是很合理对精度要求不高，导师给的课题没有一点思路，可否给点指导，万分感谢！

Answer 1

下面为使用 TensorFlow 2 实现深度学习来处理楼梯图像的示例代码：

import tensorflow as tf

# 定义输入和输出数据的占位符
# 输入数据包括楼梯图像和深度图像
input_data = tf.keras.layers.Input(shape=[image_height, image_width, image_channels])
depth_data = tf.keras.layers.Input(shape=[depth_height, depth_width, depth_channels])

# 定义卷积神经网络模型
# 第一层卷积层处理输入的楼梯图像
conv1 = tf.keras.layers.Conv2D(
    filters=32,
    kernel_size=[5, 5],
    padding="same",
    activation=tf.nn.relu
)(input_data)

# 第二层池化层将图像的尺寸减半
pool1 = tf.keras.layers.MaxPool2D(pool_size=[2, 2], strides=2)(conv1)

# 第三层卷积层处理池化后的图像
conv2 = tf.keras.layers.Conv2D(
    filters=64,
    kernel_size=[5, 5],
    padding="same",
    activation=tf.nn.relu
)(pool1)

# 第四层池化层再次将图像的尺寸减半
pool2 = tf.keras.layers.MaxPool2D(pool_size=[2, 2], strides=2)(conv2)

# 第五层卷积层处理池化后的图像
conv3 = tf.keras.layers.Conv2D(
    filters=128,
    kernel_size=[5, 5],
    padding="same",
    activation=tf.nn.relu
)(pool2)

# 第六层卷积层处理深度图像
depth_conv = tf.keras.layers.Conv2D(
    filters=128,
    kernel_size=[5, 5],
    padding="same",
    activation=tf.nn.relu
)(depth_data)

# 将处理后的楼梯图像和深度图像拼接在一起
concat = tf.keras.layers.Concatenate()([conv3, depth_conv])

# 第七层卷积层处理拼接后的图像
conv4 = tf.keras.layers.Conv2D(
    filters=256,
    kernel_size=[3, 3],
    padding="same",
    activation=tf.nn.relu
)(concat)

# 第八层卷积层处理拼接后的图像
conv5 = tf.keras.layers.Conv2D(
    filters=256,
    kernel_size=[3, 3],
    padding="same",
    activation=tf.nn.relu
)(conv4)

# 将卷积层的输出展开成一维向量
flat = tf.keras.layers.Flatten()(conv5)

# 第九层全连接层处理卷积层的输出
fc1 = tf.keras.layers.Dense(1024, activation=tf.nn.relu)(flat)

# 第十层全连接层处理第九层全连接层的输出
fc2 = tf.keras.layers.Dense(512, activation=tf.nn.relu)(fc1)

# 第十一层全连接层输出预测结果
predictions = tf.keras.layers.Dense(num_outputs, activation=tf.nn.sigmoid)(fc2)

# 定义模型
model = tf.keras.Model(inputs=[input_data, depth_data], outputs=predictions)

# 编译模型
model.compile(
    optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001),
    loss=tf.keras.losses.mean_squared_error
)

# 训练模型
model.fit(
    [input_data, depth_data],
    output_data,
    epochs=100,
    batch_size=32
)