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摘要
火星表面地形地貌复杂，为了保证火星车行驶安全，需要对巡视器周边土壤的图像信息进行判别和分类。首先，根据试验场地和图像信息等对图像进行预处理，建立鸟瞰图像。接着，以鸟瞰图像为基础建立图像块并建立数据集，建模集和预测集分别包含315组和135组数据。然后，在划分的数据集基础上建立神经网络模型，并对数据进行训练和分类。最后，根据得到的分类模型对图像进行分类，得到感兴趣区域。分类结果表明：应用ResNet50得到的模型其建模集和预测集的分类准确率分别为75.56%和81.48%。该方法可实现巡视器周边地表类型的分类，并提取图像的感兴趣区域，以便实现更为精准的判别，可用于实现火星车通过性感知、风险预测和路径规划，为未来智能星球车移动系统研制和探测提供理论和技术支持。
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