文献分别对RGB图像和骨骼图像提取时空特征,然后融合两种时空特征进行分类。文献通过提取骨骼特征、人体轮廓、RGB图像的时空特征,融合三种时空特征进行分类。文献利用长短时记忆(LSTM)网络提取RGB和骨骼特征后在多个尺度上进行识别并融合两者结果。文献通过VGG-19关注骨骼关节附近RGB图像和光流图像的时空特征,并融合两种特征进...
RGB pipeline:利用预训练的resnet18+FPN生成特征图。 Cross-view feature mapping:将图像信息在前视图视锥信息融合到点云BEV视角,auto-calibrated projection将camera-view下的camera特征映射转化为BEV-view的特征,再采用附加的卷积层增强特征。 Gated Camera-LiDAR Feature Fusion:主要用于结合camera特征和LIDAR特征。利用...
专利摘要显示，本申请公开了一种基于RGB‑T交互式特征融合的电力设备状态监测方法，包括：S1：数据采集及预处理；S2：构建电力设备状态监测网络模型；S3：模型训练，包括：将训练图像送入电力设备状态监测网络模型，对解码器各层施以侧输出模块，将侧输出模块的输出图通过上采样函数放大到与原图像同分辨率；使用二元交...
金融界2025年3月19日消息，国家知识产权局信息显示，漳州市陆海环保产业开发有限公司申请一项名为“一种基于RGB‑MSI多特征融合的城市固废精细识别方法及系统”的专利，公开号CN 119625472 A，申请日期为2024年11月。专利摘要显示，本发明公开了一种基于RGB‑MSI多 特征融合的城市固废精细识别方法及系统，方法包括：...
因此,提高多模态特征的融合质量以及构造轻量级的显著性检测模型具有重要的研究意义。本文以探索更加符合人类双目视觉感知机理的RGB-D显著性检测模型为主要目标,针对显著性模型构建过程中的多模态特征有效提取和融合优化,以及模型轻量化等问题,进行了一系列相关研究。本文主要的工作内容及创新性研究成果具体总结如下:(1)...
融合RGB特征和Depth特征的3D目标识别方法
深度特征的有效融合。结合多模态稀疏自编码算法和空间金字塔最大池化算法,给出一个全新的深度学习模 型。该模型能够提取有辨别力的特征并完成基于RGB-D图像的物体识别工作。在2个标准的RGB-D数据库 上的实验结果表明,与基于RGB-D的物体识别算法相比,该算法能够有效融合RGB特征和深度特征,取得更高 的识别准确率。
基于渐进式多尺度特征融合的RGB‑D显著性检测方法,包括:1)获取训练和测试该任务的RGB‑D数据集。2)选择双流Swin‑Transformer模型为主干网络,提取模型训练时四个阶段的RGB特征和深度特征。3)通过交叉注意融合模块得到四个阶段的跨模态融合特征。4)利用空间渐进融合模块,将四个阶段的跨模态融合特征聚合成最终的解码...
摘要:本发明提供一种基于迁移学习和宽度学习的RGB‑D图像特征协同融合方法,包括以下步骤:获得RGB‑D数据集,通过神经网络进行初步的训练,修改完结构在数据集中进行再次的训练;提取特征之后,将RGB图像特征和深度图像特征进行相关性分析融合;使用宽度学习对融合后的特征进行分类识别。本发明能够合理融合RGB图像和深度图像...
本发明属于计算机视觉领域,具体涉及一种基于多模态特征融合的RGB‑D图像语义分割方法。由于RGB和深度特征的内在差异,如何更有效地融合两种特征仍是有待解决的问题。为了解决该问题提出了注意力引导多模态交叉融合分割网络(ACFNet),本发明采用编码器-解码器结构,将深度图编码为HHA图像,设计非对称双流特征提取网络,RGB和...