针对物体姿态随机,外形不规则,抓取环境复杂等机械臂抓取问题,提出一种基于RGB-D的像素级抓取检测方法.首先,对Cornell数据集基于像素级重标注,并生成抓取标签;然后,提出一种多残差提取卷积神经网络(CRE-Net),增强网络特征提取效果;最后,搭建仿真抓取系统,进行算法验证.实验结果表明:位姿检测精度达到93.99%,在对抗性抓取...
基于跨模态融合的RGB-D显著目标检测算法研究.pdf,摘要摘要 显著目标检测 (Salient Object Detection, SOD )旨在定位和选择给定图像中视 觉上最吸引人的区域,是计算机视觉领域的热点话题,具备较高的研究价值和广大 的应用场景。深度模态包含的3D 布局和空间结构信息,
作者提出的模型使用RGB-D图像,基于之前位姿周围采样的anchors(红点),来鲁棒地检测和跟踪一组基于3D类别的关键点(黄色)。然后利用连续两帧中预测的关键点,通过最小二乘优化求解点集对齐的问题,计算出6D物体的位姿变化: 问题的定义 将类别级物体6D位姿跟踪定义为:物体在连续时间t−1和t之间的位姿变化问题。初始位姿...
因此,研究有效的、较强表达能力的RGB-D目标识别算法具有重要的理论意义和实用价值。为了有效的利用深度图像的三维几何信息并结合彩色二维结构信息,即从RGBD图像中获取具有较强表达能力的特征,本文旨在研究性能优异的RGB-D目标识别算法。为此,本文提出了两种基于特征学习RGB-D目标识别算法并取得了比较良好的实验效果。论文...
2、传统的rgb-d显著性检测方法是从rgb图像和d图像中提取特征,常见的特征包括颜色特征、纹理特征、深度特征等,但是,这些特征难以适应复杂场景,特别是对于存在遮挡、复杂纹理等情况下的显著性检测效果可能较差,且传统的rgb-d显著性检测方法对噪声比较敏感,可能会影响最终的检测效果。而且现有的检测算法存在局限性,通常采用...
一种基于单像素光电探测器的高光谱视频成像系统设计 日前,北京理工大学光电学院王涌天教授、刘越教授团队成员徐怡博教授与来自谷歌公司和美国莱斯大学研究人员合作,开发了一种具有优异压缩比和吞吐量的基于单像素光电探测器的高光谱视频成像系统,成果发表于Nature Communications 15, 1456 (2024)。徐怡博教授为论文第一...
基于RGB-D数据的语义建图(SLAM帮助语义)。首先利用SSD执行单帧RGB图片(2D)物体检测,接着基于检测结果和深度信息,利用3D分割算法进一步分割3D点云。最终利用ORB-SLAM2的相机位姿信息将每帧的3D点云分割结果合并到地图中,建立语义点云地图。 未来工作 语义帮助SLAM。利用语义信息提高SLAM的精度,鲁棒性等。 ...
作为代表性方法,Rad 等人首先使用分割方法在 RGB 图像中检测感兴趣的物体。然后,他们预测物体的 3D 边界框角点的 2D 投影。最后,他们使用 PnP 算法来估计物体姿态。此外,他们使用分类器来实时确定姿态范围,解决对称物体中的歧义问题。Tekin 等人提出了一种受 YOLO启发的 CNN 网络,将物体检测和姿态估计整合在一起,...
近年来随着计算机视觉领域的不断发展,三维场景的语义分割和形状补全受到学术界和工业界的广泛关注.其中,语义场景补全是这一领域的新兴研究,该研究以同时预测三维场景的空间布局和语义标签为目标,在近几年得到快速发展。 本文对近些年该领域提出的基于RGB-D图像的方法进行了分类和总结。根据有无使用深度学习将语义场景补全...
输入处理: 将RGB图像转换为HSV色彩空间: 深度信息提取: 设计特定的硬件逻辑单元,利用预训练的或者理论推导出的深度映射函数,将HSV中的V通道值映射到深度估计值。 优化计算资源: FPGA设计中应考虑流水线并行处理多个像素点,以提高计算效率。同时,可能采用查找表(LUT)方式存储预计算好的深度映射关系,减少实时计算负担。