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基于轻量化目标检测网络的RGB-D视觉SLAM系统
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作者 戴康佳 徐慧英 +7 位作者 朱信忠 黄晓 李琛 刘巍 曹雨淇 王拔龙 刘子洋 陈国强 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2024年第11期2017-2026,共10页
RGB-D SLAM是一种利用深度相机实现同时定位和地图构建的技术。传统的视觉SLAM系统基于对静态环境的假设,然而实际环境中往往存在动态物体,这可能导致SLAM系统的位姿估计出现显著的偏差。针对这一问题,提出了基于轻量化的YOLOv8s目标检... RGB-D SLAM是一种利用深度相机实现同时定位和地图构建的技术。传统的视觉SLAM系统基于对静态环境的假设,然而实际环境中往往存在动态物体,这可能导致SLAM系统的位姿估计出现显著的偏差。针对这一问题,提出了基于轻量化的YOLOv8s目标检测的RGB-D视觉SLAM系统,采用Socket通信方式,将目标检测结果传给SLAM,然后利用Depth Value-RANSAC几何算法剔除检测框内的动态特征点,提高了SLAM系统在动态环境中的定位精度。实验使用TUM数据集进行验证,结果表明,本文系统精度相比ORB-SLAM2有明显提高。与其他SLAM系统相比,本文系统在精度和实时性上有不同程度的改进。 展开更多
关键词 rgb-d SLAM 动态场景 目标检测 几何约束
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基于RGB-D视觉信息融合的带式输送机煤流量检测方法研究
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作者 赵鑫 乔铁柱 +2 位作者 冀杰 刘亮亮 武宏旺 《煤炭技术》 CAS 2024年第7期225-229,共5页
在煤矿中,精确测量带式输送机煤流量对于煤矿生产和管理至关重要。为了进一步提高通过机器视觉方式检测带式输送机煤流量的精度,提出一种基于RGB-D视觉信息融合的煤流量检测方法,使用RGB-D相机采集煤流信息后,利用RGB图像对深度图像从... 在煤矿中,精确测量带式输送机煤流量对于煤矿生产和管理至关重要。为了进一步提高通过机器视觉方式检测带式输送机煤流量的精度,提出一种基于RGB-D视觉信息融合的煤流量检测方法,使用RGB-D相机采集煤流信息后,利用RGB图像对深度图像从不同尺度进行增强,运用K-means聚类算法,结合RGB图像对预分割的煤料区域深度图像进一步分割,基于微元法建立煤堆体积计算模型计算煤流量。实验结果表明,该方法的平均检测误差为1.57%,平均耗时263.77 ms,满足实际生产要求,为带式输送机煤流量检测提出了一种新的有效途径。 展开更多
关键词 rgb-d 视觉信息融合 联合双边滤波 K-MEANS算法 煤流量
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跨模态交互融合与全局感知的RGB-D显著性目标检测 被引量:1
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作者 孙福明 胡锡航 +2 位作者 武景宇 孙静 王法胜 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第4期1899-1913,共15页
近年来,RGB-D显著性检测方法凭借深度图中丰富的几何结构和空间位置信息,取得了比RGB显著性检测模型更好的性能,受到学术界的高度关注.然而,现有的RGB-D检测模型仍面临着持续提升检测性能的需求.最近兴起的Transformer擅长建模全局信息... 近年来,RGB-D显著性检测方法凭借深度图中丰富的几何结构和空间位置信息,取得了比RGB显著性检测模型更好的性能,受到学术界的高度关注.然而,现有的RGB-D检测模型仍面临着持续提升检测性能的需求.最近兴起的Transformer擅长建模全局信息,而卷积神经网络(CNN)擅长提取局部细节.因此,如何有效结合CNN和Transformer两者的优势,挖掘全局和局部信息,将有助于提升显著性目标检测的精度.为此,提出一种基于跨模态交互融合与全局感知的RGB-D显著性目标检测方法,通过将Transformer网络嵌入U-Net中,从而将全局注意力机制与局部卷积结合在一起,能够更好地对特征进行提取.首先借助U-Net编码-解码结构,高效地提取多层次互补特征并逐级解码生成显著特征图.然后,使用Transformer模块学习高级特征间的全局依赖关系增强特征表示,并针对输入采用渐进上采样融合策略以减少噪声信息的引入.其次,为了减轻低质量深度图带来的负面影响,设计一个跨模态交互融合模块以实现跨模态特征融合.最后,5个基准数据集上的实验结果表明,所提算法与其他最新的算法相比具有显著优势. 展开更多
关键词 显著性目标检测 跨模态 全局注意力机制 rgb-d检测模型
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基于特征调节器和双路径引导的RGB-D室内语义分割
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作者 张帅 雷景生 +2 位作者 靳伍银 俞云祥 杨胜英 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2024年第5期1594-1600,共7页
针对室内场景图像语义分割结果不精确、显著图粗糙的问题,提出一种基于多模态特征优化提取和双路径引导解码的网络架构(feature regulator and dual-path guidance,FG-Net)。具体来说,设计的特征调节器对每个阶段的多模态特征依次进行... 针对室内场景图像语义分割结果不精确、显著图粗糙的问题,提出一种基于多模态特征优化提取和双路径引导解码的网络架构(feature regulator and dual-path guidance,FG-Net)。具体来说,设计的特征调节器对每个阶段的多模态特征依次进行噪声过滤、重加权表示、差异性互补和交互融合,通过强化RGB和深度特征聚合,优化特征提取过程中的多模态特征表示。然后,在解码阶段引入特征交互融合后丰富的跨模态线索,进一步发挥多模态特征的优势。结合双路径协同引导结构,在解码阶段融合多尺度、多层次的特征信息,从而输出更细致的显著图。实验在公开数据集NYUD-v2和SUN RGB-D上进行,在主要评价指标mIoU上达到48.5%,优于其他先进算法。结果表明,该算法实现了更精细的室内场景图像语义分割,表现出了较好的泛化性和鲁棒性。 展开更多
关键词 室内语义分割 特征调节器 双路径协同引导 rgb-d特征
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基于多模态特征交互的RGB-D显著性目标检测 被引量:1
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作者 高悦 戴蒙 张晴 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第2期211-220,共10页
现有的大多数RGB-D显著性目标检测方法利用深度图来提高检测效果,而忽视了其质量的影响。低质量的深度图会对最终显著目标预测结果造成污染,影响显著性检测的性能。为了消除低质量深度图带来的干扰,并准确突出RGB图像中的显著目标,提出... 现有的大多数RGB-D显著性目标检测方法利用深度图来提高检测效果,而忽视了其质量的影响。低质量的深度图会对最终显著目标预测结果造成污染,影响显著性检测的性能。为了消除低质量深度图带来的干扰,并准确突出RGB图像中的显著目标,提出了一个用于多模态特征交互的RGB-D显著性目标检测模型。在编码阶段,设计了一个特征交互模块,其包含三个子模块:用于增强特征表述能力的全局特征采集子模块、用于过滤低质量深度信息的深度特征精炼子模块和用于实现特征融合的多模态特征交互子模块。在解码阶段,逐层融合经过特征交互后的多模态特征,实现多层次特征融合。通过在五个基准数据集上与十二种先进方法进行的综合实验表明,该模型在NLPR、SIP和NJU2K数据集上的指标上均优于其他对比方法,其中在NJU2K数据集上,该模型的性能比第二名在平均F值上提升了0.008,加权F值上提升了0.014,E-measure上提升了0.007,表现出了较好的检测效果。 展开更多
关键词 rgb-d显著性检测 多模态特征 特征交互 特征融合
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基于RGB⁃D数据耦合误差处理的CEP⁃SLAM
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作者 李林其 常敏 +2 位作者 侯晓煜 贾彩琴 庞敏 《中北大学学报(自然科学版)》 CAS 2024年第5期614-627,共14页
针对使用RGB-D相机的VSLAM中RGB-D数据存在耦合误差的问题、现有特征提取方法存在的边点误提取问题及恒速运动模型跟踪稳定性差的问题,基于ORB-SLAM2框架提出了CEP-SLAM算法。算法使用恒加速运动模型来设置待跟踪帧的初始位姿;使用优化... 针对使用RGB-D相机的VSLAM中RGB-D数据存在耦合误差的问题、现有特征提取方法存在的边点误提取问题及恒速运动模型跟踪稳定性差的问题,基于ORB-SLAM2框架提出了CEP-SLAM算法。算法使用恒加速运动模型来设置待跟踪帧的初始位姿;使用优化后的位姿计算帧间视觉里程计并更新恒加速运动模型,结合RGB图与深度图的采集时间差估算位姿偏移,基于该位姿偏移构建对极几何约束,使用二分法查找特征点在深度图对应像素点的位置,对特征点深度进行调整,缓解了RGB-D数据耦合误差对VSLAM的影响;提出一种基于联合方法的关键帧边点剔除算法,通过利用特征点在深度图的邻域信息对待插入关键帧中存在的不良边点进行判断和剔除。使用本文提出的CEP-SLAM算法在TUM公共数据集上进行实验,结果表明本文算法较好地剔除了不良边点,与经典算法相比有更好的鲁棒性、跟踪稳定性和更高的定位精度。 展开更多
关键词 rgb-d相机 VSLAM 恒加速运动模型 视觉里程计 耦合误差
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基于跨模态特征融合的RGB-D显著性目标检测
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作者 李可新 何丽 +1 位作者 刘哲凝 钟润豪 《国外电子测量技术》 2024年第6期59-67,共9页
RGB-D显著性目标检测因其有效性和易于捕捉深度线索而受到越来越多的关注。现有的工作通常侧重于通过各种融合策略学习共享表示,少有方法明确考虑如何维持RGB和深度的模态特征。提出了一种跨模态特征融合网络,该网络维持RGB-D显著目标... RGB-D显著性目标检测因其有效性和易于捕捉深度线索而受到越来越多的关注。现有的工作通常侧重于通过各种融合策略学习共享表示,少有方法明确考虑如何维持RGB和深度的模态特征。提出了一种跨模态特征融合网络,该网络维持RGB-D显著目标检测的RGB和深度的模态,通过探索共享信息以及RGB和深度模态的特性来提高显著检测性能。具体来说,采用RGB模态、深度模态网络和一个共享学习网络来生成RGB和深度模态显著性预测图以及共享显著性预测图。提出了一种跨模态特征融合模块,用于融合共享学习网络中的跨模态特征,然后将这些特征传播到下一层以整合跨层次信息。此外,提出了一种多模态特征聚合模块,将每个单独解码器的模态特定特征整合到共享解码器中,这可以提供丰富的互补多模态信息来提高显著性检测性能。最后,使用跳转连接来组合编码器和解码器层之间的分层特征。通过在4个基准数据集上与7种先进方法进行的实验表明,方法优于其他最先进的方法。 展开更多
关键词 rgb-d显著性目标检测 跨模态融合网络 跨模态特征融合 多模态聚合
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基于互学习和促进分割的RGB-D显著性目标检测
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作者 夏晨星 王晶晶 葛斌 《通化师范学院学报》 2024年第6期52-58,共7页
RGB-D显著性目标检测主要通过融合RGB图像和深度图(Depth)从给定场景中分割最显著的对象.由于受到原始深度图固有噪声的影响,会导致模型在检测过程中拟入错误的信息.为了改善检测效果,该文提出了一种基于互学习和促进分割的RGB-D显著性... RGB-D显著性目标检测主要通过融合RGB图像和深度图(Depth)从给定场景中分割最显著的对象.由于受到原始深度图固有噪声的影响,会导致模型在检测过程中拟入错误的信息.为了改善检测效果,该文提出了一种基于互学习和促进分割的RGB-D显著性目标检测模型,设计一个深度优化模块来获取深度图和预测深度图之间最优的深度信息;引入特征对齐模块和跨模态集成模块完成跨模态的融合;针对分割造成的精度损失问题,构建了一个基于多源特征集成机制的分离重构解码器.在5个公开数据集上进行了实验测试,实验结果表明:所提模型与其他模型相比,准确率更高,网络更加稳定. 展开更多
关键词 rgb-d显著性目标检测 互学习 特征对齐 跨模态集成
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基于级联解码与边缘感知的RGB-D图像语义分割算法
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作者 宋丰璐 姜军 《计算机与数字工程》 2024年第9期2778-2782,共5页
随着深度传感器技术的发展,由于其采样得到的深度图像含有场景的空间几何信息,有助于提升语义分割精度,因此RGB-D图像的语义分割受到了广泛关注,然而现有的基于编码器-解码器架构的双流RGB-D语义分割网络仍存在分割不够精细和边缘区域... 随着深度传感器技术的发展,由于其采样得到的深度图像含有场景的空间几何信息,有助于提升语义分割精度,因此RGB-D图像的语义分割受到了广泛关注,然而现有的基于编码器-解码器架构的双流RGB-D语义分割网络仍存在分割不够精细和边缘区域分割精度低的问题。针对上述问题,论文提出了一种基于级联解码与边缘感知的RGB-D语义分割方法。首先设计了级联解码器,采用自顶向下的解码方式逐级整合多尺度信息,细化分割结果;随后将边缘检测任务以多任务学习的方式引入RGB-D语义分割中,增大卷积神经网络所提特征对边缘像素的关注度,提升分割边缘的精度。在NYUDv2数据集上的实验结果表明,所提出的语义分割方法优于其他对比方法。 展开更多
关键词 rgb-d图像 语义分割 深度学习 级联解码器 多任务学习
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轻量化改进XYZNet的RGB-D特征提取网络
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作者 于建均 刘耕源 +2 位作者 于乃功 龚道雄 冯新悦 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2024年第2期616-622,共7页
针对用于位姿估计的RGB-D特征提取网络规模过于庞大的问题,提出一种轻量化改进XYZNet的RGB-D特征提取网络。首先设计一种轻量级子网络BaseNet以替换XYZNet中的ResNet18,使得网络规模显著下降的同时获得更强大的性能;然后基于深度可分离... 针对用于位姿估计的RGB-D特征提取网络规模过于庞大的问题,提出一种轻量化改进XYZNet的RGB-D特征提取网络。首先设计一种轻量级子网络BaseNet以替换XYZNet中的ResNet18,使得网络规模显著下降的同时获得更强大的性能;然后基于深度可分离卷积设计一种多尺度卷积注意力子模块Rep-MSCA(re-parameterized multi-scale convolutional attention),加强BaseNet提取不同尺度上下文信息的能力,并约束模型的参数量;最后,为了以较小的参数代价提升XYZNet中PointNet的几何特征提取能力,设计一种残差多层感知器模块Rep-ResP(re-parameterized residual multi-layer perceptron)。改进后的网络浮点计算量与参数量分别降低了60.8%和64.8%,推理速度加快了21.2%,在主流数据集LineMOD与YCB-Video上分别取得了0.5%与0.6%的精度提升。改进后的网络更适宜在硬件资源紧张的场景下部署。 展开更多
关键词 图像处理 位姿估计 rgb-d 特征提取 轻量级
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面向室内弱纹理场景多特征融合RGB-D SLAM方法
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作者 王西旗 毕京学 杨尚帅 《导航定位与授时》 CSCD 2024年第5期53-65,F0002,共14页
针对室内弱纹理场景下特征点数量不足导致即时定位与建图(SLAM)系统跟踪丢失和重建精度差的问题,提出了一种顾及约束退化的多特征融合RGB-D SLAM算法。为了充分利用线和平面特征对位姿估计的约束,分别建立了线和平面误差方程,并通过对... 针对室内弱纹理场景下特征点数量不足导致即时定位与建图(SLAM)系统跟踪丢失和重建精度差的问题,提出了一种顾及约束退化的多特征融合RGB-D SLAM算法。为了充分利用线和平面特征对位姿估计的约束,分别建立了线和平面误差方程,并通过对海森矩阵进行特征值分解,定量分析了线和平面特征位姿约束的退化情况,建立了顾及约束退化的多特征融合目标优化函数。此外,基于曼哈顿世界假设,建立了曼哈顿坐标系,充分利用曼哈顿世界假设的优势,对旋转矩阵的“零漂移”进行估计,以提供准确的初始值支持平面匹配和位姿优化。实验结果表明,引入线和面特征建立光束法方程后,所提出的方法在弱纹理数据集ICL-NUIM上的轨迹精度相较于基准的ORB-SLAM2平均提升了37.5%,有效改善了SLAM系统在弱纹理场景中的轨迹精度。 展开更多
关键词 即时定位与建图 多特征融合 室内弱纹理场景 曼哈顿世界假设 rgb-d相机 约束退化
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激光雷达与RGB-D相机融合的SLAM建图
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作者 付鹏辉 闫晓磊 +2 位作者 余捷 于廷海 叶盛 《福建理工大学学报》 CAS 2024年第1期58-64,共7页
对二维激光雷达与RGB-D相机联合标定,采用改进的ORB-SLAM2算法实现稠密的点云地图、八叉树地图、栅格地图的构建。提出了一种将Cartographer算法与改进的ORB-SLAM2算法融合建图的改进算法。实验结果表明,相比传统的ORB-SLAM2算法,改进... 对二维激光雷达与RGB-D相机联合标定,采用改进的ORB-SLAM2算法实现稠密的点云地图、八叉树地图、栅格地图的构建。提出了一种将Cartographer算法与改进的ORB-SLAM2算法融合建图的改进算法。实验结果表明,相比传统的ORB-SLAM2算法,改进的融合算法在建图过程中障碍物的识别率达到了96.8%,绝对位姿误差减小了53.2%,提高了建图的精确性和鲁棒性。 展开更多
关键词 激光雷达 rgb-d相机 ORB-SLAM2算法 同步定位与建图 多传感器融合
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面向RGB-D语义分割的多模态任意旋转自监督学习
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作者 李鸿宇 张宜飞 杨东宝 《计算机系统应用》 2024年第1期219-230,共12页
基于RGB-D数据的自监督学习受到广泛关注,然而大多数方法侧重全局级别的表示学习,会丢失对识别对象至关重要的局部细节信息.由于RGB-D数据中图像和深度具有几何一致性,因此这可以作为线索来指导RGB-D数据的自监督特征表示学习.在本文中... 基于RGB-D数据的自监督学习受到广泛关注,然而大多数方法侧重全局级别的表示学习,会丢失对识别对象至关重要的局部细节信息.由于RGB-D数据中图像和深度具有几何一致性,因此这可以作为线索来指导RGB-D数据的自监督特征表示学习.在本文中,我们提出了ArbRot,它可以无限制地旋转角度并为代理任务生成多个伪标签用于自监督学习,而且还建立了全局和局部之间的上下文联系.本文所提出的ArbRot可以与其他对比学习方法联合训练,构建多模态多代理任务自监督学习框架,以增强图像和深度视图的特征表示一致性,从而为RGB-D语义分割任务提供有效的初始化.在SUN RGB-D和NYU Depth Dataset V2数据集上的实验结果表明,多模态任意旋转自监督学习得到的特征表示质量均高于基线模型.开源代码:https://github.com/Physu/ArbRot. 展开更多
关键词 自监督学习 代理任务 对比学习 rgb-d 多模态
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改进黑猩猩优化算法的RGB-D图像核模糊聚类分割
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作者 刘恒 范九伦 郭培岩 《微电子学与计算机》 2024年第9期10-21,共12页
借助于低成本深度传感器,产生了深度与颜色同步的RGB-D图像。针对RGB-D图像分割困难以及黑猩猩优化算法精度低、收敛速度慢和易陷入局部最优的问题,提出了基于改进黑猩猩优化算法(Improved Chimp Optimization Algorithm,IChOA)的RGB-D... 借助于低成本深度传感器,产生了深度与颜色同步的RGB-D图像。针对RGB-D图像分割困难以及黑猩猩优化算法精度低、收敛速度慢和易陷入局部最优的问题,提出了基于改进黑猩猩优化算法(Improved Chimp Optimization Algorithm,IChOA)的RGB-D图像核模糊聚类算法。首先,对RGB-D图像进行特征提取生成6个特征子集;其次,引入Levy飞行策略和非线性惯性权重对ChOA进行改造;最后,利用IChOA对6个特征子集进行核模糊聚类,得到多个最优聚类,然后通过聚集超像素方法对多个最优聚类进行不同组合的分割,生成最终的分割结果。采用NYU depth V2室内图像数据集进行实验,与现有的一些分割方法(阈值分割,模糊子空间聚类,残差驱动的模糊C-均值,硬C-均值,模糊C-均值,核模糊聚类,基于混沌kbest引力搜索算法和随机亨利溶解度优化算法)进行比较,结果表明所提出的RGB-D分割算法优于比较的算法。 展开更多
关键词 rgb-d图像分割 核模糊聚类 黑猩猩优化算法 聚集超像素
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An Application of RGBD-Based Skeleton Reconstruction for Pedestrian Detection and Occlusion Handling
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作者 Ziyuan Liu 《Journal of Computer and Communications》 2024年第1期147-161,共15页
This study explores the challenges posed by pedestrian detection and occlusion in AR applications, employing a novel approach that utilizes RGB-D-based skeleton reconstruction to reduce the overhead of classical pedes... This study explores the challenges posed by pedestrian detection and occlusion in AR applications, employing a novel approach that utilizes RGB-D-based skeleton reconstruction to reduce the overhead of classical pedestrian detection algorithms during training. Furthermore, it is dedicated to addressing occlusion issues in pedestrian detection by using Azure Kinect for body tracking and integrating a robust occlusion management algorithm, significantly enhancing detection efficiency. In experiments, an average latency of 204 milliseconds was measured, and the detection accuracy reached an outstanding level of 97%. Additionally, this approach has been successfully applied in creating a simple yet captivating augmented reality game, demonstrating the practical application of the algorithm. 展开更多
关键词 AR Pedestrian detection Occlusion Management rgb-d Azure Kinect UNITY
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基于融合采样策略的轻量级RGB-D场景3D目标检测
16
作者 单丰 《智能计算机与应用》 2024年第4期68-75,共8页
针对室内RGB-D场景中3D目标检测对复杂背景的适应性较差、难以进行有效采样,以及场景推断时间较长等问题,本文提出一种基于融合采样策略的轻量级RGB-D场景3D目标检测方法。该方法以场景RGB-D数据作为输入,首先通过深度相机投影将其转化... 针对室内RGB-D场景中3D目标检测对复杂背景的适应性较差、难以进行有效采样,以及场景推断时间较长等问题,本文提出一种基于融合采样策略的轻量级RGB-D场景3D目标检测方法。该方法以场景RGB-D数据作为输入,首先通过深度相机投影将其转化为三维点云场景;然后利用一种结合距离最远点采样和特征最远点采样的融合采样策略对场景点云进行采样,有效保留了场景各实例代表点,将所有特征代表点汇集在一起形成场景的特征代表点云;最后在代表点云中利用深度霍夫投票机制投票出场景各物体的中心,并对各物体周围的相关特征进行聚类,从而实现场景的3D目标检测。实验结果表明,与传统方法相比,所提框架的目标检测准确率得到有效提升,同一评估指标下的检测准确率平均提升2.1%,且同一环境下每个场景的推断速度仅需要57 ms,远快于传统方法2倍多,从而保证了室内场景3D目标检测的准确性和高效性。 展开更多
关键词 3d目标检测 深度学习 rgb-d 三维点云 室内场景
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基于RGB-D相机的黄瓜苗3D表型高通量测量系统研究 被引量:7
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作者 徐胜勇 李磊 +3 位作者 童辉 王成超 别之龙 黄远 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第7期204-213,281,共11页
传统的人工种苗表型测量方式存在效率低、主观性强、误差大、破坏种苗等问题,提出了一种使用RGB-D相机的黄瓜苗表型无损测量方法。研制了自动化多视角图像采集平台,布署两台Azure Kinect相机同时拍摄俯视和侧视两个视角的彩色、深度、... 传统的人工种苗表型测量方式存在效率低、主观性强、误差大、破坏种苗等问题,提出了一种使用RGB-D相机的黄瓜苗表型无损测量方法。研制了自动化多视角图像采集平台,布署两台Azure Kinect相机同时拍摄俯视和侧视两个视角的彩色、深度、红外和RGB-D对齐图像。使用Mask R-CNN网络分割近红外图像中的叶片和茎秆,再与对齐图进行掩膜,消除了对齐图中的背景噪声与重影并得到叶片和茎秆器官的对齐图像。网络实例分割结果的类别和数量即为子叶和真叶的数量。使用CycleGAN网络处理单个叶片的对齐图,对缺失部分进行修补并转换为3D点云,再对点云进行滤波实现保边去噪,最后对点云进行三角化测量叶面积。在Mask R-CNN分割得到的茎秆对齐图像中,利用茎秆的近似矩形特征,分别计算茎秆的长和宽,再结合深度信息转换为下胚轴长和茎粗。使用YOLO v5s检测对齐图中的黄瓜苗生长点,利用生长点与基质的高度差计算株高。实验结果表明,该系统具有很好的通量和精度,对子叶时期、1叶1心时期和2叶1心时期的黄瓜苗关键表型测量平均绝对误差均不高于8.59%、R2不低于0.83,可以很好地替代人工测量方式,为品种选育、栽培管理、生长建模等研究提供关键基础数据。 展开更多
关键词 黄瓜苗 表型 rgb-d相机 深度学习
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基于点面特征融合的RGB-D SLAM算法 被引量:2
18
作者 孙超 朱勇杰 +4 位作者 余林波 苗隆鑫 曹勉 叶力 郭乃宇 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2023年第6期201-207,共7页
传统的视觉SLAM算法主要依赖于点特征来构建视觉里程计,而在人造环境中通常存在一些点特征不足但结构特征丰富的场景,此时基于点特征的视觉里程计方法容易出现跟踪失败或位姿估计精度降低的问题。提出一种融合点面特征的RGB-D SLAM算法... 传统的视觉SLAM算法主要依赖于点特征来构建视觉里程计,而在人造环境中通常存在一些点特征不足但结构特征丰富的场景,此时基于点特征的视觉里程计方法容易出现跟踪失败或位姿估计精度降低的问题。提出一种融合点面特征的RGB-D SLAM算法,利用人造环境中的平面特征提高SLAM算法定位与建图的精度与鲁棒性。使用AGAST特征点提取算法并采用四叉树的方式进行改进,使特征点在图像中均匀分布以减少点特征提取的冗余度。同时,在传统点特征方法的基础上添加平面特征,使用连通域分割算法从点云中获取平面特征,并构建伪平面特征,结合AGAST特征点构建点面特征融合的结构约束因子图,添加多重约束关系用于图优化。实验结果表明,该算法AGAST特征点提取效率优于ORB-SLAM2算法,融合的点面特征使其在室内环境下的定位和建图精度更高,绝对轨迹误差减小约20%,相对轨迹误差减小约10%,单帧跟踪耗时减少约7.3%。 展开更多
关键词 rgb-d SLAM算法 AGAST算法 点云分割 点面特征融合 图优化
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基于RGB-D图像的航空托运行李测量方法
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作者 张威 陈宇浩 +1 位作者 张攀 崔明 《中国民航大学学报》 CAS 2023年第4期44-50,64,共8页
针对机场托运行李码垛自动化流程中行李形位测量精度不高的问题,提出了一种基于RGB-D图像的航空托运行李形位测量方法。首先利用相机内参从RGB-D图像中解析出行李的图像和点云数据,通过聚类和透视变换等手段提取出行李主体的三维点云和... 针对机场托运行李码垛自动化流程中行李形位测量精度不高的问题,提出了一种基于RGB-D图像的航空托运行李形位测量方法。首先利用相机内参从RGB-D图像中解析出行李的图像和点云数据,通过聚类和透视变换等手段提取出行李主体的三维点云和二维图像数据;然后根据提取所得行李图像和点云数据对行李旋转角度进行测量,并以包围盒包围质量为依据,选择最优旋转角度进行行李尺寸测量。实验结果表明,综合利用RGB-D中的行李图像和点云信息对行李进行形位测量能有效提升测量精度,与单纯使用点云进行测量相比,行李尺寸测量平均误差下降了21.11%,行李位置测量平均误差下降了11.80%,旋转角度测量平均误差下降了6.09%,实现了航空托运行李的高精度测量,满足了行李码垛自动化流程对行李测量环节的要求。 展开更多
关键词 行李测量 机器视觉 rgb-d图像 边缘检测 点云聚类
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基于RGB-D图像的具有滤波处理和位姿优化的同时定位与建图 被引量:8
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作者 熊军林 王婵 《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第8期665-673,共9页
RGB-D相机能够同时获得彩色图像和深度图像,广泛用于同时定位与建图(SLAM)的研究.本研究针对RGB-D SLAM方法进行了两方面的改进:一方面,改进点云滤波方法,从而更有效地去除RGB-D相机数据中的噪声和冗余;另一方面,采用ICP算法提高相机位... RGB-D相机能够同时获得彩色图像和深度图像,广泛用于同时定位与建图(SLAM)的研究.本研究针对RGB-D SLAM方法进行了两方面的改进:一方面,改进点云滤波方法,从而更有效地去除RGB-D相机数据中的噪声和冗余;另一方面,采用ICP算法提高相机位姿估计的精度,从而提高估计的相机运动轨迹的精度.在公开的数据集上对提出的RGB-D SLAM方法进行实验验证,结果表明,该方法能够有效提高移动机器人自主定位与建图的精度. 展开更多
关键词 rgb—d相机 rgb—d SLAM ICP算法 滤波 变换矩阵
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