目标是:(1)利用RGB-D数据的深度信息对获取的玉米叶片病害数据进行分割,提取叶片,去除背景干扰信息,然后分别基于分割前与分割后的数据集,利用四种深度学习模型构建病害分类模型;(2)对比分析多种CNN模型分别在分割前后的数据集上的性能,权衡运行效率与分类精度,选择最佳的分类模型;(3)分析分割前后图像中叶片信息和背景信...
RGB-D图像分类的方法研究综述-计算机应用与软件.docx,计算机应用与软件 计算机应用与软件 Computer Applications and Software RGB-D图像分类的方法研究综述 涂淑琴1, 薛月菊2*, 梁云1 ,黄宁2 ,张晓2 1 (数学与信息学院, 华南农业大学, 广州, 510642) 2 (电子工程学院, 华南
基于压缩感知理论的RGB—D图像分类方法
1.一种基于RGB-D物体识别分类器构造方法,其特征在于、包括如下步骤: 步骤一、构建RGB-D物体识别数据库 其中RGB模态数据记为 depth模态数据记为 步骤二、对采集的RGB-D图片进行识别分类,人为标定每一张图片的类别,c * ∈{1,2,...,C},其中C表示的我们采集的图片的类别总数; 步骤三、利用T={t,s,r,c}四...
采用新型3D传感器能够便捷地同时获取多场景、多视觉和多目标彩色和深度信息的RGB-D图像,利用其在物体重叠和遮挡下深度信息对颜色和亮度的不变特点,有效提高RGB-D图像分类的精度。对微软Kinect设备的发展及原理做详细介绍;介绍了现有的RGB-D数据集;对现有RGB-D图像特征提取与分类方法进行了归纳、分析和比较;阐述RGB-D...
当前经典的图像分类算法大多是基于RGB图像或灰度图像,并没有很好地利用物体或场景的深度信息,针对这个问题,提出了一种基于RGB-D融合特征的图像分类方法.首先,分别提取RGB图像dense SIFT局部特征与深度图Gist全局特征,然后将得到的两种图像特征进行特征融合;其次,使用改进K-means算法对融合特征建立视觉词典,克服了...
基于rgb ‑ d融合信息的障碍物目标分类方法、系统和智能终端 技术领域 1.本发明涉及自动驾驶技术领域,具体涉及一种基于rgb ‑ d融合信息的障碍物目标分类方法、系统和智能终端。 背景技术: 2.随着自动驾驶技术的发展,人们对于辅助驾驶车辆安全性和舒适性的要求也日益提高。并且,随着深度学习技术的发展,基于深度学习...
本发明涉及一种RGB‑D图像分类方法及系统。所述方法包括:S1.利用卷积神经网络(CNN)分别对源RGB图像和Depth图像进行处理提取低层次特征;S2.通过递归神经网络(RNN)对图像低层次特征进行反馈学习,提取图像中层特征;S3.采用块内约束字典学习方法,对图像中层特征进行特征组稀疏表示,获取RGB‑D图像的高层特征表示;S4.将...
随笔分类 - rgb-d slam学习笔记 世界坐标系、相机坐标系、图像坐标系之间的关系 摘要:一、四个坐标系简介和相互转换 相机模型为以后一切标定算法的关键,只有透彻的理解了,对以后的标定算法才有更好的理解。 首先要理解相机模型中的四个平面坐标系的关系:像素平面坐标系(u,v)、像平面坐标系(图像物理坐标系(x...
关于根据RGB给颜色分类批注本地保存成功开通会员云端永久保存去开通 以上内容是坑爹!!! 真实有效做法应该把RBG模型转成HSV。通过HSV计算欧氏距离判断颜色种类!!!©2022 Baidu |由 百度智能云 提供计算服务 | 使用百度前必读 | 文库协议 | 网站地图 | 百度营销...