基于卷积神经网络的机器人图像识别系统

本发明涉及计算机视觉技术领域，公开了基于卷积神经网络的机器人图像识别系统，包括：动态视网膜模糊感知模块，用于从输入模糊图像中估计像素级动态模糊核参数；可微分物理去模糊层，基于所述动态模糊核参数对模糊图像进行特征重建，生成去模糊图像特征；模糊鲁棒CNN主干网络，根据所述动态模糊核参数动态调整卷积层的空洞率以适配局部模糊强度。本发明通过光流约束模糊感知模块解决数据驱动模型参数失真问题，基于模糊强度动态调节空洞卷积扩大高模糊区感受野，构建端到端联合训练框架实现分类误差反向优化模糊核参数，结合两阶段课程学习策略，先固化物理模型再全局调优，突破传统分阶段训练瓶颈。