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题名基于深度相机的金属柜体三维重建
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作者
廖禹韬
吴黎明
王桂棠
霍启乐
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机构
广东工业大学
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出处
《电子测量技术》
北大核心
2023年第20期36-40,共5页
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基金
广东省省级科技计划项目(2019B101001017)
佛山广工大研究院创新创业人才团队计划项目(20191108)
佛山市2021年高校教师特色创新研究项目(2021DZXX15)资助
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文摘
针对金属柜体表面的光线反射和检测场地限制问题,研究了基于深度相机的金属柜体三维重建,使用深度相机采集金属柜体的RGBD图像,实现高质量的金属柜体表面数据采集;计算其点云数据后进行离群点剔除和下采样的数据处理,降低了噪声影响并提高运算速度;采用基于点云数据和基于三维信息的重建方式,构造金属柜体的三维模型。通过对比实验,证明本文方法得到的点云数据在数量、精度平均误差和采集速度上明显优于双目视觉方法;三种金属柜体的三维模型与真实值对比,模型误差百分比约为3%。
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关键词
深度相机
金属柜体
三维重建
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Keywords
depth camera
metal cabinet
three-dimensional reconstruction
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分类号
TP14
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名多尺度卷积的时频域语音分离方法研究
被引量:2
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作者
贾林锋
吴黎明
温腾腾
廖禹韬
高梓皓
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机构
广东工业大学机电工程学院
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出处
《电子测量与仪器学报》
CSCD
北大核心
2022年第11期134-140,共7页
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基金
国家自然科学基金(61705045)
佛山广工大研究院创新创业人才团队计划项目(20191108)资助。
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文摘
在进行混合语音分离时,信号时域特征的深度学习语音分离性能优于频域特征。但目前时域特征的语音分离方法在真实噪声环境下的鲁棒性较差,且单一时域特征对分离模型的性能存在局限性。因此,提出一种基于Conv-TasNet网络的多特征语音分离方法,融合频域特征与时域特征,提高数据的多维信息。为了进一步提高分离网络性能,引入多尺度卷积块,提高网络对特征的提取能力。在包含真实噪声的实验环境下,所提方法与Conv-TasNet模型和最新的时频域融合语音分离基线模型相比,性能分别提高了0.91和0.52 dB,有效提升了语音分离的性能及鲁棒性。
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关键词
语音分离
特征融合
多尺度卷积
时频域特征
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Keywords
speech separation
feature fusion
multiscale convolution
time-frequency domain characteristics
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TN912.3
[电子电信—通信与信息系统]
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