计算机工程

作者：吕炜琨, 魏琳慧, 郑殿, 刘雨, 望育梅

单位：1. 北京邮电大学 人工智能学院, 北京 100876;2. 鹏城实验室, 广东 深圳 518000

关键词：天问一号任务,火星车,导航地形相机,火星表面影像,分割数据集

基金：国家重点研发计划（2019YFB1803103）。

随着深空探测技术的不断进步，中国火星探测任务天问一号搭载的“祝融号”火星车成功着陆火星，并开展火星表面影像采集工作。火星表面的主要障碍物是岩石，这些形状、大小不同的岩石将会影响火星车在科学探索任务中的路径规划。准确的岩石分割对于火星车避障和路径规划具有重要意义。由于目前对于天问一号所拍摄的图像数据集应用较少，且多数火星图像的分割数据集处于非公开状态，在一定程度上阻碍了火星岩石分割相关算法的研究。为此，面向“祝融号”火星车上搭载的导航地形相机所拍摄的火星表面影像，通过人工进行图像筛选和标记，建立一个火星表面影像分割数据集TWMARS。该数据集共包含336张火星图像，将其按比例随机划分为训练集、验证集和测试集，在现有的语义分割算法上进行数据集性能评估实验，结果表明，在MobileNet、ResNet等系列卷积神经网络模型上运行TWMARS数据集，平均像素精度和平均交并比最高分别可达83.0%和77.4%，在经典语义分割算法上获得较高的准确率，可应用于火星岩石检测算法的相关研究。

来源：2023年第5期

《计算机工程》期刊编辑部

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